Comment interpréter la forme de données statistiques dans un histogramme
Une des caractéristiques qu'un histogramme peuvent vous montrer est le forme des données statistiques - en d'autres termes, la manière dont les données tombent dans les groupes. Par exemple, toutes les données peuvent être exactement la même, dans ce cas, l'histogramme est juste une grande négociation ou les données pourraient avoir un nombre égal dans chaque groupe, dans ce cas, la forme est plat.
Certains ensembles de données ont une forme distincte. Voici trois formes qui se démarquent:
Symétrique. Un histogramme est symétrique si vous coupez en bas du milieu et de la gauche; et droite; côtés de main ressemblent images miroir de l'autre:
Le graphique ci-dessus montre un ensemble de données symétriques réglage il représente la quantité de temps chacun des 50 participants à l'enquête ont pris de remplir un certain enquête. Vous voyez que l'histogramme est proche de symétrique.
Asymétrique à droite. Un histogramme asymétrique droite ressemble à un monticule déséquilibrée, avec une queue va vers la droite:
Ce graphique, qui montre les âges de la meilleure actrice oscarisés, est asymétrique à droite. Vous voyez sur le côté droit il ya quelques actrices dont les âges sont plus âgés que le reste. La plupart des actrices avaient entre 20 et 50 ans quand ils ont remporté. A quelques actrices étaient entre 60-65 ans quand ils ont remporté leurs Oscars, et une poignée ont 70 ans ou plus. Les trois dernières mesures sont ce qui rend les données ont une forme qui est asymétrique à droite.
Asymétrique gauche. Si un histogramme est biaisée gauche, il ressemble à un monticule déséquilibré avec une queue de partir à la gauche:
Ce graphique montre un histogramme de 17 notes d'examen. La forme est biaisée gauche; vous voyez quelques élèves qui ont obtenu plus bas que tout le monde.
Voici quelques précisions au sujet de la classification de la forme d'un ensemble de données:
Ne vous attendez pas des données symétriques pour avoir une forme exacte et parfaite. Données pratiquement jamais tomber dans des modèles parfaits, de sorte que vous aurez à décider si la forme de données est assez proche d'être appelé symétrique.
Si les différences ne sont pas assez importants, vous pouvez classer comme symétrique ou à peu près symétrique. Sinon, vous classez les données avec le non-symétrique.
Ne présumez pas que les données sont biaisées si la forme est non symétrique. Les ensembles de données sont de toutes formes et tailles, et beaucoup d'entre eux ne disposent pas d'une forme distincte du tout. L'asymétrie est mentionné ici parce qu'il est l'une des formes non symétriques les plus courantes, et il est l'une des formes incluses dans un cours d'introduction à la statistique standard.
Si un ensemble de données ne révèlent être biaisé (ou à proximité), assurez-vous de désigner la direction de l'asymétrie (gauche ou droite).
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