O ryhmittelemällä tietoja alueisiin käytetään hankkimaan taajuusjakauma jatkuvissa aineistoissa tai useilla havainnoilla, vaikka ne olisivatkin erillisiä arvoja.
Katso lisää
Rio de Janeiron opiskelijat kilpailevat mitaleista olympialaisissa…
Matematiikan instituutti on avoinna ilmoittautumista varten olympialaisiin…
alkaen tietojen analysointi on mahdollista poimia tietoa ja saada oivalluksia tärkeiden päätösten tekemiseen akateemisessa ja yritysympäristössä.
Raakadata kertoo kuitenkin vain vähän tai ei mitään muuttujan käyttäytymisestä, joten on välttämätöntä käyttää tekniikoita tietojen järjestämiseen ja yhteenvetoon, kuten taajuusjakauma.
Kun laskemme, kuinka monta kertaa arvo esiintyy tietojoukossa, saamme sen absoluuttinen taajuus.
Laskemalla muuttujan kunkin mahdollisen arvon taajuudet saadaan taajuusjakauma.
Jakamalla absoluuttisen taajuuden havaintojen kokonaismäärällä, saadaan myös suhteellinen taajuus.
Esimerkki:
Yrityksen työntekijöiden lasten lukumäärän tiheysjakauma.
Kun tietojoukossa on useita havaintoja tai tiedot ovat jatkuvia, ne on ryhmiteltävä intervalleiksi ja kullekin aikavälille saadaan taajuudet, joita kutsutaan myös luokaksi.
Katso vaiheet tietojen ryhmittelyn saamiseksi.
1. vaihe) Määritä luokkien lukumäärä.
Luokkien lukumäärälle ei ole sääntöä.
Jos kuitenkin otetaan huomioon useita luokkia, tiedoista ei tehdä yhteenvetoa, meillä on erittäin suuri taulukko. Toisaalta, jos otetaan huomioon muutamia luokkia, menetämme tiedot tiedoista, meillä on hyvin supistettu taulukko.
Näin ollen on ihanteellista määrittää luokkien lukumäärä tietojen luonteen ja niistä olevan tiedon perusteella.
2. vaihe) Laske luokkien valikoima.
Luokkien alueen laskemiseksi tarvitsemme luokkien lukumäärän ja kokonaisalueen.
Koska se:
3. vaihe) Laske luokkarajat.
Luokat muodostuvat alarajasta (Li) ja ylärajasta (Ls), ja ne voidaan ilmaista seuraavasti:
Mikä osoittaa, että väli sisältää arvoja, jotka ovat suurempia tai yhtä suuria kuin Li ja pienempiä kuin Ls, eli se on väli [Li, Ls).
Ensimmäinen luokka alkaa Li on pienin data-arvo. Ls: n saamiseksi lisäämme Li: n luokkiin.
Muut luokat saadaan samalla tavalla, kun Li pidetään edellisen luokan Ls-arvona.
Esimerkki:
Tarkastellaan 25 liikunnanopettajan pituutta senttimetreinä nousevassa järjestyksessä.
159 160 164 168 169 169 169 170 172 172 173 175 175 175 177 179 180 182 182 184 186 186 188 190 192
Tarkastellaan 5 luokkaa.
Ensimmäinen luokka:
Li = 159 ja Ls = 159 + 6,6 = 165,6
Toinen luokka:
Li = 165,6 ja Ls = 165,6 + 6,6 = 172,2
Kolmas luokka:
Li = 172,2 ja Ls = 172,2 + 6,6 = 178,8
Neljäs luokka:
Li = 178,8 ja Ls = 178,8 + 6,6 = 185,4
Viides luokka:
Li = 185,4 ja Ls = 185,4 + 6,6 = 192
25 liikuntaopiskelijan pituuden taajuusjakauma:
| Korkeusluokat (cm) | absoluuttinen taajuus | suhteellinen taajuus |
| 3 | 0,12 | |
| 7 | 0,28 | |
| 5 | 0,2 | |
| 5 | 0,2 | |
| 5 | 0,2 | |
| Kaikki yhteensä | 25 | 1 |
Huomautus: Viimeisellä luokalla yläraja kuuluu luokkaan.
Saatat myös olla kiinnostunut:
