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  • 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 una referencia rápida sobre 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 de X o menos que Y), y no se prestan para análisis de sesgo y curtosis de los datos.

    Rapid Data Visualization

    Las tablas de frecuencia pueden revele rápidamente valores atípicos e incluso tendencias significativas dentro de un conjunto de datos con poco más que una inspección superficial. Por ejemplo, un maestro puede mostrar las calificaciones de los estudiantes para un término medio en una tabla de frecuencias para ver rápidamente cómo le está yendo a su clase en general. El número en la columna de frecuencia representaría la cantidad de estudiantes que reciben esa calificación; para una clase de 25 alumnos, la distribución de frecuencias de las calificaciones de letras recibidas podría verse más o menos así: Frecuencia de calificaciones 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 particular dentro de su muestra. La abundancia relativa representa qué parte del conjunto de datos está compuesta por los datos objetivo. 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 las calificaciones de medio término. La abundancia relativa es simplemente el porcentaje de los estudiantes que obtuvieron una calificación en particular, y puede ser útil para conceptualizar la información sin pensar demasiado. Por ejemplo, con la columna agregada que muestra la ocurrencia porcentual de cada calificación, puede ver fácilmente que más de la mitad de la clase obtuvo una calificación B, sin tener que analizar los datos con mucho detalle.

    Frecuencia de grado relativa Abundancia (% de frecuencia) A .............. 7 .............. 28% B ............ .13 ............ 52% C .............. 3 ............. 12% D .. ............ 2 .............. 8%

    Es posible que los conjuntos de datos complejos se clasifiquen en intervalos

    Uno La 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 frecuencias. Por ejemplo, si preguntas a las siguientes 100 personas que ves cuál es su edad, es probable que obtengas una amplia gama de respuestas que abarque desde tres hasta noventa y tres. En lugar de incluir filas para cada edad en su tabla de frecuencias, puede clasificar los datos en intervalos, como 0 - 10 años, 11 - 20 años, 21 - 30 años, etc. Esto también puede denominarse distribución de frecuencia agrupada.

    Las tablas de frecuencia pueden oscurecer sesgos y curtosis

    A menos que se muestre en un histograma, la asimetría y la curtosis de los datos pueden no ser evidentes en una frecuencia mesa. La asimetría te dice a qué dirección tienden tus datos. Si las calificaciones se muestran en el eje X de un gráfico que muestra la frecuencia de las calificaciones de mitad de período para nuestros 25 estudiantes anteriores, la distribución se inclinaría hacia las A y las B. La curtosis le informa sobre el pico central de sus datos, ya sea que caiga en la línea de una distribución normal, que es una curva de campana suave y agradable, o sea alto y agudo. Si grafica las calificaciones de medio término en nuestro ejemplo, encontrará un pico alto en B con una caída pronunciada en la distribución de los grados inferiores.

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