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    Ventajas y desventajas de una tabla de frecuencias

    Las tablas de frecuencias pueden ser útiles para describir el número de ocurrencias de un tipo particular de datos 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 rápida en la distribución de datos; son fáciles de interpretar y pueden mostrar grandes conjuntos de datos de 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 todas las aplicaciones. Pueden ocultar valores extremos (más de X o menos de Y), y no se prestan a análisis de sesgo y curtosis de los datos.
    Visualización rápida de datos

    Las tablas de frecuencias 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, una maestra puede mostrar las calificaciones de los estudiantes para un semestre en una tabla de frecuencias con el fin de ver rápidamente cómo está su clase en general. El número en la columna de frecuencia representaría el número de estudiantes que reciben ese grado; para una clase de 25 estudiantes, la distribución de frecuencia de las calificaciones de letras recibidas podría ser similar a la siguiente: Frecuencia de calificación A .............. 7 B ........... ..13 C .............. 3 D .............. 2
    Visualización de abundancia relativa

    Las tablas de frecuencias pueden ayudar a los investigadores a examinar la abundancia relativa de cada información objetivo en particular dentro de su muestra. La abundancia relativa representa la cantidad del conjunto de datos que se compone de los datos objetivo. La abundancia relativa a menudo se representa como un histograma de frecuencia, pero se puede mostrar 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 en particular, y puede ser útil para conceptualizar los datos sin pensar demasiado. Por ejemplo, con la columna agregada que muestra el porcentaje de ocurrencia de cada calificación, puede ver fácilmente que más de la mitad de la clase obtuvo una B, sin tener que examinar los datos con mucho detalle.

    Frecuencia relativa Abundancia (% frecuencia) A .............. 7 .............. 28% B ............ .13 ............ 52% C .............. 3 ............. 12% D .. ............ 2 .............. 8%: los 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 facilitar la visualización utilizando una tabla de frecuencias. Por ejemplo, si le pregunta a las siguientes 100 personas a las que ve cuál es su edad, es probable que obtenga una amplia gama de respuestas que van 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 ocultar sesgos y curtosis

    A menos que se muestren en un histograma, la asimetría y la curtosis de los datos pueden no ser evidentes en una tabla de frecuencias. La asimetría te dice hacia qué dirección tienden tus datos. Si las calificaciones se muestran a través del eje X de un gráfico que muestra la frecuencia de las calificaciones intermedias para nuestros 25 estudiantes anteriores, la distribución se inclinaría hacia las A y B. La curtosis le informa sobre el pico central de sus datos: si se ubicaría en línea con una distribución normal, que es una curva de campana suave y agradable, o si sería alta y aguda. Si representa gráficamente las calificaciones intermedias en nuestro ejemplo, encontrará un pico alto en B con una fuerte caída en la distribución de las calificaciones inferiores.

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