science >> Wetenschap >  >> anders

Voordelen & nadelen van een frequentietabel

Frequentietabellen kunnen nuttig zijn voor het beschrijven van het aantal keren dat een bepaald type datum binnen een gegevensset voorkomt. Frequentietabellen, ook wel frequentieverdelingen genoemd, zijn een van de meest basistools voor het weergeven van beschrijvende statistieken. Frequentietabellen worden op grote schaal gebruikt als een directe verwijzing naar de distributie van gegevens; ze zijn gemakkelijk te interpreteren en ze kunnen grote datasets op een redelijk beknopte manier weergeven. Frequentietabellen kunnen helpen om duidelijke trends in een gegevensset te identificeren en kunnen worden gebruikt om gegevens tussen gegevenssets van hetzelfde type te vergelijken. Frequentietabellen zijn echter niet geschikt voor elke toepassing. Ze kunnen extreme waarden verdoezelen (meer dan X of minder dan Y), en ze lenen zich niet voor analyses van de scheeftrekking en kurtosis van de gegevens.
Snelle datavisualisatie

Frequentietabellen kunnen snel uitbijters onthullen en zelfs belangrijke trends binnen een gegevensset met niet veel meer dan een vluchtige inspectie. Een docent kan bijvoorbeeld de cijfers van de studenten voor een tussentijdse periode weergeven op een frequentietabel om snel een beeld te krijgen van hoe haar klas het over het algemeen doet. Het getal in de frequentiekolom vertegenwoordigt het aantal studenten dat dat cijfer krijgt; voor een klas van 25 studenten kan de frequentieverdeling van ontvangen briefcijfers er ongeveer zo uitzien: Grade Frequency A .............. 7 B ........... ..13 C .............. 3 D .............. 2
Visualisatie van relatieve overvloed

Frequentietabellen kunnen help onderzoekers om de relatieve overvloed van elke specifieke doelgegevens in hun steekproef te onderzoeken. Relatieve abundantie geeft aan hoeveel van de dataset bestaat uit de doeldata. Relatieve abundantie wordt vaak weergegeven als een frequentiehistogram, maar kan eenvoudig worden weergegeven in een frequentietabel. Overweeg dezelfde frequentieverdeling van tussentijdse cijfers. Relatieve overvloed is gewoon het percentage studenten dat een bepaald cijfer heeft gescoord en kan nuttig zijn om gegevens te conceptualiseren zonder deze te overdenken. Met de toegevoegde kolom die het percentage voorkomen van elk cijfer weergeeft, kunt u bijvoorbeeld gemakkelijk zien dat meer dan de helft van de klas een B scoorde, zonder de gegevens in detail te moeten onderzoeken.

Rangfrequentie Relatief Overvloed (% frequentie) A .............. 7 .............. 28% B ............ .13 ............ 52% C .............. 3 ............. 12% D .. ............ 2 .............. 8% - Complexe gegevenssets moeten mogelijk worden ingedeeld in intervallen

Een nadeel is dat het is moeilijk om complexe gegevenssets te begrijpen die op een frequentietabel worden weergegeven. Grote gegevenssets kunnen worden onderverdeeld in intervalklassen voor eenvoudige visualisatie met behulp van een frequentietabel. Als u bijvoorbeeld aan de volgende 100 mensen vraagt wat uw leeftijd is, krijgt u waarschijnlijk een breed scala aan antwoorden, variërend van drie tot drieënnegentig. In plaats van rijen voor elke leeftijd op te nemen in uw frequentietabel, kunt u de gegevens indelen in intervallen, zoals 0 - 10 jaar, 11 - 20 jaar, 21 - 30 jaar enzovoort. Dit kan ook worden aangeduid als een gegroepeerde frequentieverdeling.
Frequentietabellen kunnen scheeftrekking en kurtosis verdoezelen

Tenzij ze op een histogram worden weergegeven, zijn scheeftrekking en kurtosis van gegevens mogelijk niet direct zichtbaar in een frequentietabel. De scheefheid geeft aan in welke richting uw gegevens neigen. Als cijfers zouden worden weergegeven over de X-as van een grafiek die de frequentie van tussentijdse cijfers weergeeft voor onze 25 studenten hierboven, zou de verdeling scheef trekken naar de A's en B's. Kurtosis vertelt u over de centrale piek van uw gegevens - of deze in lijn zou vallen met een normale verdeling, wat een mooie vloeiende belcurve is, of lang en scherp is. Als je in ons voorbeeld de middellange rangen in grafiek zet, zul je een hoge piek bij B vinden met een sterke daling in de verdeling van lagere rangen.