İçerik
- Hızlı Veri Görselleştirme
- Göreceli Bolluğu Görselleştirme
- Karmaşık Veri Kümelerinin Aralıklara Sınıflandırılması Gerekebilir
- Frekans Tabloları, Eğri ve Kurtosis'i Gizleyebilir
Frekans tabloları, bir veri kümesi içindeki belirli bir veri tipinin oluşum sayısını tanımlamak için yararlı olabilir. Frekans dağılımları olarak da adlandırılan frekans tabloları, tanımlayıcı istatistikleri görüntülemek için en temel araçlardan biridir. Frekans tabloları, verilerin dağılımına bir bakışta referans olarak yaygın şekilde kullanılmaktadır; yorumlamaları kolaydır ve büyük veri kümelerini oldukça öz bir şekilde görüntüleyebilirler. Frekans tabloları, bir veri kümesindeki belirgin eğilimleri belirlemeye yardımcı olabilir ve aynı türdeki veri kümeleri arasındaki verileri karşılaştırmak için kullanılabilir. Bununla birlikte, frekans tabloları her uygulama için uygun değildir. Aşırı değerleri gizleyebilirler (X'ten daha fazla veya Y'den daha az) ve verilerin çarpık ve kurtozis analizlerine kendilerini borç vermezler.
Hızlı Veri Görselleştirme
Frekans tabloları, aykırı bir denetimden çok daha fazla olmayan bir veri kümesinde aykırı değerleri ve hatta önemli eğilimleri hızla ortaya çıkarabilir. Örneğin, bir öğretmen, sınıfının genel olarak nasıl bir performans gösterdiğine hızlı bir şekilde göz atmak için bir ara sınav notunu sıklık tablosunda gösterebilir. Sıklık sütunundaki sayı, o notu alan öğrenci sayısını gösterir; 25 öğrenciden oluşan bir sınıf için, alınan harf notlarının sıklık dağılımı şöyle görünebilir: Sınıf Frekansı A .............. 7 B ........... ..13 C .............. 3 D .............. 2
Göreceli Bolluğu Görselleştirme
Frekans tabloları, araştırmacıların, numunelerindeki her belirli hedef verinin göreceli bolluğunu incelemelerine yardımcı olabilir. Göreceli bolluk, veri kümesinin ne kadarının hedef verilerden oluştuğunu gösterir. Göreceli bolluk, genellikle bir frekans histogramı olarak gösterilir, ancak bir frekans tablosunda kolayca görüntülenebilir. Ara sınav notlarının aynı frekans dağılımını göz önünde bulundurun. Göreceli bolluk, basitçe belirli bir notu alan öğrencilerin yüzdesidir ve verileri düşünmeden kavramsallaştırmak için yardımcı olabilir. Örneğin, her bir sınıfın yüzde oluşumunu gösteren eklenen sütunla, sınıfın yarısından fazlasının, verileri daha ayrıntılı bir şekilde incelemeye gerek kalmadan B puanını aldığını kolayca görebilirsiniz.
Sınıf Frekansı Göreceli Bolluk (% frekans) A .............. 7 ..............% 28 B ......... .... 13 ............ 52% C .............. 3 3 .............% 12 D .............. 2 ..............% 8
Karmaşık Veri Kümelerinin Aralıklara Sınıflandırılması Gerekebilir
Bir dezavantaj, bir frekans tablosunda görüntülenen karmaşık veri setlerini kavramanın zor olmasıdır. Büyük veri setleri, bir frekans tablosu kullanarak kolay görselleştirme için aralık sınıflarına ayrılabilir. Örneğin, sonraki 100 kişiye, yaşlarının ne olduğunu görmeniz istenirse, üç ila doksan üç arasında herhangi bir yere yayılmış geniş bir yanıt yelpazesi alırsınız. Frekans tablonuzdaki her yaş için satırlar eklemek yerine, verileri 0 - 10 yıl, 11 - 20 yıl, 21 - 30 yıl gibi aralıklarla sınıflandırabilirsiniz. Bu, gruplanmış bir frekans dağılımı olarak da ifade edilebilir.
Frekans Tabloları, Eğri ve Kurtosis'i Gizleyebilir
Bir histogramda gösterilmediği sürece, verilerin çarpıklığı ve kurtozu bir frekans tablosunda kolayca görünmeyebilir. Çarpıklık, verilerinizin hangi yöne doğru yöneldiğini gösterir. Notlar, yukarıdaki 25 öğrencimiz için ara sınav notlarının sıklığını gösteren bir grafiğin X ekseni boyunca gösterildiyse, dağıtım As ve Bs'ye doğru eğilirdi. Kurtosis size verilerinizin merkezi zirvesini anlatıyor - normal bir dağılıma mı düşecek, hoş bir pürüzsüz çan eğrisi olan veya uzun ve keskin olacak. Örneğimizdeki vize notlarını grafiklerseniz, B'de daha düşük derecelerin dağılımında keskin bir düşüş ile yüksek bir tepe bulacaksınız.