Ventajas y desventajas de una tabla de frecuencia

Ventajas y desventajas de una tabla de frecuencia

Las tablas de frecuencia pueden ser útiles para describir el número de ocurrencias de un tipo particular de dato dentro de un conjunto de datos. Las tablas de frecuencia, también llamadas distribuciones de frecuencia, son una de las herramientas más básicas para mostrar estadísticas descriptivas. las tablas de frecuencia se utilizan ampliamente como referencia de un vistazo en la distribución de datos; son fáciles de interpretar y pueden mostrar grandes conjuntos de datos de una manera bastante concisa. las tablas de frecuencia pueden ayudar a identificar tendencias obvias dentro de un conjunto de datos y pueden usarse para comparar datos entre conjuntos de datos del mismo tipo. Sin embargo, las tablas de frecuencia no son apropiadas para cada aplicación. pueden oscurecer los valores extremos (más que x o menos que y), y no se prestan para el análisis del sesgo y la curtosis de los datos.

visualización rápida de datos

las tablas de frecuencia pueden revelar rápidamente valores atípicos e incluso tendencias significativas dentro de un conjunto de datos con no mucho más que una inspección superficial. por ejemplo, un profesor puede mostrar las calificaciones de los estudiantes a medio plazo en una tabla de frecuencias para poder ver rápidamente cómo se está desempeñando su clase en general. el número en la columna de frecuencia representaría el número de estudiantes que reciben esa calificación; para una clase de 25 estudiantes, la distribución de frecuencia de las calificaciones de letras recibidas podría ser algo así: frecuencia de calificación a .............. 7 b ........... ..13 c .............. 3 d .............. 2

visualizando la abundancia relativa

las tablas de frecuencia pueden ayudar a los investigadores a examinar la abundancia relativa de cada dato objetivo en particular dentro de su muestra. la abundancia relativa representa la cantidad del conjunto de datos que se compone de los datos de destino. la abundancia relativa a menudo se representa como un histograma de frecuencia, pero puede mostrarse fácilmente en una tabla de frecuencias. considere la misma distribución de frecuencia de los grados intermedios. la abundancia relativa es simplemente el porcentaje de estudiantes que obtuvieron una calificación particular y puede ser útil para conceptualizar datos sin pensarlo demasiado. por ejemplo, con la columna agregada que muestra el porcentaje de ocurrencia de cada grado, puede ver fácilmente que más de la mitad de la clase obtuvo un puntaje ab, sin tener que examinar los datos con mucho detalle.

grado frecuencia de grado abundancia (% frecuencia) a .............. 7 .............. 28% b ......... .... 13 ............ 52% c .............. 3 ............. 12% d .............. 2 .............. 8%

conjuntos de datos complejos pueden necesitar clasificarse en intervalos

una desventaja es que es difícil comprender conjuntos de datos complejos que se muestran en una tabla de frecuencias. los grandes conjuntos de datos se pueden dividir en clases de intervalo para una fácil visualización utilizando una tabla de frecuencia. por ejemplo, si le preguntara a las siguientes 100 personas que ve cuál era su edad, probablemente obtendría una amplia gama de respuestas que van desde tres a noventa y tres. En lugar de incluir filas para cada edad en su tabla de frecuencia, puede clasificar los datos en intervalos, como 0-10 años, 11-20 años, 21-30 años y así sucesivamente. Esto también puede ser referido como una distribución de frecuencia agrupada.

Las tablas de frecuencia pueden oscurecer el sesgo y la curtosis.

a menos que se muestre en un histograma, la asimetría y la curtosis de los datos pueden no ser fácilmente evidentes en una tabla de frecuencias. la asimetría te dice en qué dirección tienden tus datos. Si las calificaciones se mostraran en el eje x de un gráfico que muestra la frecuencia de las calificaciones de mitad de curso para nuestros 25 estudiantes anteriores, la distribución se desviaría hacia las a y b. la curtosis le informa sobre el pico central de sus datos, ya sea si se alinearía con una distribución normal, que es una curva de campana suave y agradable, o si es alta y aguda. Si grafica los grados intermedios en nuestro ejemplo, encontrará un pico alto en b con una fuerte disminución en la distribución de los grados inferiores.



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