טעכניקן פֿאַר פּרעזענטירן סטאַטיסטישע דאַטן אין דער פֿאָרעם פֿון פֿרעקווענץ פֿאַרטיילונג טאַבעלעס
אין פאָרשונג, עוואַלואַציע און דאַטן באַריכטן אין פֿאַרשידענע פֿעלדער - בילדונג, געזונט, עקאָנאָמיק און געשעפט - טרעפֿן מיר אָפֿט גרויסע נומערן. רויע דאַטן ווי צענדליגער סטודענטן'ס טעסט סקאָרז, פּאַציענטן'ס וואָג, אָדער חדשים פון טעגלעכע פֿאַרקויף קענען זיין שווער צו אינטערפּרעטירן אויב פּרעזענטירט פשוט ווי אַ רשימה פון נומערן. איינע פון די מערסט עפֿעקטיווע טעקניקס פֿאַר סאַמערייזינג דאַטן פֿאַר גרינגער לייענען און אַנאַליז איז צו פּרעזענטירן עס אין אַ פֿרעקווענץ פֿאַרטיילונג טיש. דער אַרטיקל דיסקוטירט די דעפֿיניציע, צוועק, טיפּן און פּראַקטישע טריט פֿאַר שאַפֿן אַ אָרדנטלעכע און אינפֿאָרמאַטיווע פֿרעקווענץ פֿאַרטיילונג טיש.
פֿאַרשטיין פֿרעקווענץ פֿאַרטיילונג טאַבעלעס
א אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טאַבעלע איז אַ טאַבעלע וואָס פּרעזענטירט סטאַטיסטישע דאַטן דורך גרופּירן דאַטן ווערטן אין ספּעציפֿישע קאַטעגאָריעס אָדער אינטערוואַלן און דערנאָך ציילן די צאָל מאָל יעדער ווערט קומט פֿאָר. די צאָל פֿון פֿאָרקומען ווערט גערופֿן אָפטקייט. די פּרעזענטאַציע העלפֿט לייענער זען דאַטן מוסטערן: וועלכע ווערטן קומען פֿאָר מערסטנס, די קייט פֿון די דאַטן, די פאַרשפּרייטונג, און אַלגעמיינע טרענדס.
למשל, אויב מיר האָבן טעסט רעזולטאַטן פון 100 סטודענטן, וואָלט אַ אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טאַבעלע אונדז דערלויבט צו זען ווי פיל סטודענטן האָבן באַקומען 60–69, 70–79, 80–89, און אַזוי ווייטער. מיט אַ קיצור ווי דאָס, ווערט די הויפּט אינפֿאָרמאַציע פיל קלאָרער ווי פשוט ווייַזן 100 נומערן.
צוועק און בענעפיטן פון פרעזענטאציע אין פרעקווענץ פארטיילונג
פּרעזענטירן דאַטן אין אַ אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טיש האט עטלעכע הויפּט בענעפיץ:
1. צוזאַמענפאַסן גרויסע דאַטן אין אַ מער קורצע און גרינג-צו-פֿאַרשטענדלעכע פֿאָרעם.
2. ערלייכטערט אנאליז צו געפינען מוסטערן, טרענדס און דאטן אפנייגונגען.
3. ווערט די באזע פארן מאכן גראפן, ווי למשל היסטאגראמען, פרעקווענץ פאליגאנען, און אדזשיוועס.
4. העלפט מיט פארגעשריטענע סטאטיסטישע חשבונות, למשל שאצן דעם דורכשניט, מעדיאַן, מאָדוס, און סטאַנדאַרט דעוויִאַציע פון גרופּירטע דאַטן.
5. פֿאַרבעסערן די קוואַליטעט פֿון באַריכטן ווײַל די דאַטן דערשיינען סיסטעמאַטיש און סטרוקטורירט.
טיפּן פון אָפטקייט פאַרשפּרייטונג
בכלל, קענען אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טאַבעלעס זיין עריינדזשד אין די פאלגענדע פֿאָרמען:
1. איין-פרעקווענץ פארטיילונג (נישט גרופּירט)
דאַטן ווערן געוויזן ווי זיי זענען אין איין-ווערט קאַטעגאָריעס. פּאַסיק פֿאַר דאַטן מיט קליינע וואַריאַציעס אָדער אַ קליינע צאָל פון יינציקע ווערטן.
2. גרופּירטע אָפטקייט פאַרשפּרייטונג
דאַטן איז גרופּירט אין קלאַס אינטערוואַלן (למשל 40–49, 50–59). פּאַסיק פֿאַר נומערישע דאַטן מיט גרויסע נומערן און ברייטע ווערט ראַנגעס.
3. רעלאַטיווע אָפטקייט פאַרשפּרייטונג
אָפטקייט ווערט אויסגעדריקט ווי אַ פּראָפּאָרציע אָדער פּראָצענט פון די גאַנצע דאַטן, מאַכנדיג עס גרינגער צו פאַרגלייַכן.
4. קומולאַטיווע פרעקווענץ פאַרשפּרייטונג
ווייזט די אנגעזאמלטע פרעקווענץ ביז א געוויסן קלאס לימיט. נוצלעך צו זען וויפיל דאטן פאלט אונטער (אדער העכער) א געוויסן ווערט.
טריט פֿאַר קאַנסטרויִרן אַ גרופּירטע פֿרעקווענץ פֿאַרטיילונג טאַבעלע
די פאלגענדע זענען געוויינטלעך גענוצטע טעכניקן פארן קאנסטרואירן גרופּירטע פרעקווענץ פארטיילונג טישן.
1. סאָרטירן און פֿאַרשטיין רויע דאַטן
דער ערשטער שריט איז צו זיכער מאַכן אַז די דאַטן זענען גאַנץ און גילטיק, און דערנאָך זוכן פֿאַר:
– מינימום ווערט (Xmin)
– מאַקסימום ווערט (Xmax)
– אסאך דאטן (n)
סאָרטירן דאַטן פֿון קלענסטן ביז גרעסטן איז נישט פֿאַרפֿליכטעט, אָבער עס העלפֿט אָפֿט דעם קאָנטראָל און גרופּירן פּראָצעס.
2. באַשטימען דעם קייט
די דאַטן קייט איז קאַלקיאַלייטיד מיט דער פֿאָרמולע:
ר = Xmax – Xmin
דער קייט ווייזט ווי ווייט די דאטן איז פארשפרייט. ווי גרעסער דער קייט, אלץ מער מסתּמא איז עס אז א גרופּירטע טאבעלע וועט זיין נויטיג פאר א מער עפעקטיווע צוזאמענפאסירונג.
3. באַשטימען די צאָל קלאַסן (k)
די צאָל קלאַסן קען באַשטימט ווערן אויף עטלעכע וועגן. איינע פון די מערסט פּאָפּולערע איז די סטערדזשעס פֿאָרמולע:
k = 1 + 3,3 log10(n)
רעכענונג רעזולטאַטן ווערן געוויינטלעך אָפּגערונדעט צום נענטסטן גאַנצן נומער (אָדער אַרויף) צו זיכער מאַכן אַז די טאַבעלע איז רעפּרעזענטאַטיוו. למשל, אויב k = 6,4, קען מען עס אָפּגערונדעט צו 7 קלאַסן.
אבער, ס'איז וויכטיג צו געדענקען: סטערדזשעס'ס פארמולע איז א ריכטליניע, נישט קיין פעסטע כלל. אין פראקטיק, פארשער שטעלן אפט צו די צאל קלאסן צו זיכער מאכן אז דער אינטערוואל איז "גרינג צו לייענען" און נישט צו ברייט און נישט צו שמאל.
4. באַשטימען די לענג פון די קלאַס אינטערוואַל (i)
נאכדעם וואס מען באקומט k, רעכנט אויס די לענג פונעם קלאס אינטערוואל:
איך = ר / ק
אויב דער רעזולטאַט איז נישט קיין גאַנצע צאָל, ווערט עס געוויינטלעך אָפּגערונדעט צו אַ באַקוועמע נומער (למשל, 5, 10, אדער 2) כּדי צו האַלטן די קלאַס גרענעצן אָרדנטלעך.
בייַשפּיל: אויב i = 6,25, קען מען עס אַרומגערינדן צו 7 אָדער 6 לויט די באַדערפענישן, נעמענדיג אין באַטראַכט דעם מאַקסימום ווערט קייט.
5. שטעלן קלאַס לימיטן
באַשטימען דעם קלאַס אינטערוואַל אָנהייבנדיק פֿון דעם מינימום ווערט. בייַשפּיל:
– 40-46
– 47-53
– 54-60
און סעטערוסניאַ.
ווען איר שטעלט קלאס גרענעצן, גיט אכט אויף:
– אינטערוואַלן איבערדעקן זיך נישט איינער דעם אנדערן.
– אַלע דאַטן מוזן זיין אַרייַנגעגעבן אין איינער פון די קלאַסן.
– עס איז בעסער צו ניצן אַ קאָנסיסטענט אינטערוואַל מוסטער.
פֿאַר גאַנצע דאַטן (למשל, טעסט רעזולטאַטן), ווערן קלאַס לימיטן געוויינטלעך געשריבן ווי גאַנצע נומערן. אויב די דאַטן איז אַ קאָנטינויִערלעכע מאָס (למשל, וואָג), קען מען נוצן רעאַלע לימיטן מיט דעצימאַלן.
6. רעכענען אויס די אָפטקייט פון יעדער קלאַס
אַרייַן יעדן דאַטן פּונקט אין די צוגעפאסטע קלאַס אינטערוואַל, און דערנאָך רעכנט אויס די סומע. דעם פּראָצעס קען מען טאָן מאַנועל מיטן ציילן מעטאָד אָדער ניצן ווייכווארג ווי עקסעל/SPSS.
די רעכענונג רעזולטאַט ווערט געשריבן ווי אָפטקייט (f). אויב נייטיק, לייג צו:
– רעלאַטיווע אָפטקייט (fr) = f / n × 100%
– קומולאַטיווע אָפטקייט (Fk)
7. צוזאמענשטעלן טאבעלעס גאנץ און קלאר
א גוטע אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טיש סטרוקטור כּולל בכלל:
– קלאַס אינטערוואַל קאָלום
– אָפטקייט קאָלום
– (אפציאנאל) קלאס מיטלפונקט (xi)
– (אפציאנאל) רעלאטיווע פרעקווענץ
– (אפציאנאל) קומולאַטיווע אָפטקייט
דער קלאַס מיטלפונקט (xi) ווערט אויסגערעכנט דורך:
xi = (נידעריקער גרענעץ + אויבערשטער גרענעץ) / 2
דער מיטלפונקט איז נוצלעך פֿאַר סטאַטיסטישע חשבונות פֿון גרופּירטע דאַטן, ווי צום ביישפּיל דער גרופּירטער דורכשניט.
וויכטיגע פּרינציפּן פֿאַר מער אינפאָרמאַטיווע טאַבעלעס
כּדי די אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טאַבעלע זאָל זיין ניט נאָר אָרדנטלעך, נאָר אויך אינפאָרמאַטיוו, זאָל מען אכטונג געבן אויף די פאלגענדע פּרינציפּן:
1. ניצט א גלייכבארע צאל קלאסן
צו ווייניק קלאַסן מאַכן די קיצור צו גראָב; צו פיל קלאַסן מאַכן די טאַבעלע אָנגעפילט און שווער צו לייענען.
2. קלייבט אויס א קאנסיסטענטן אינטערוואַל
די ברייט פון די אינטערוואַלן זאָל זיין די זעלבע פֿאַר אַלע קלאַסן, סיידן עס איז דאָ אַ וויכטיקע סיבה (למשל, אָפענע קלאַסן).
3. מאַכט זיכער אַז אַלע דאַטן זענען באדעקט
עס זאָל נישט זײַן קיין דאַטן וואָס "געהערט נישט" אין קיין קלאַס.
4. אַרייננעמען אַ טיטל און באַשרייַבונג
טאַבעלע טיטלען, דאַטן קוועלער, און איינסן (למשל, ק"ג, פונקטן, רופּיאַ) העלפֿן לייענער פֿאַרשטיין דעם קאָנטעקסט.
5. באַטראַכטן אָפענע קלאַסן אויב נייטיק
פֿאַר עקסטרעמע דאַטן, ווערן מאַנטשמאָל גענוצט אָפֿענע קלאַסן ווי "≥ 100" אָדער "≤ 40". אָבער, די קענען באַגרענעצן ווייטערדיקע אַנאַליז, אַזוי נוצט זיי מיט פֿאָרזיכט.
געוויינטלעכע טעותים אין צוגרייטן פרעקווענץ דיסטריביושאַנז
עטלעכע געוויינטלעכע טעותים אַרייַננעמען:
– קלאַס אינטערוואַלן זענען נישט קאָנסעקוטיווע אָדער אָוווערלאַפּינג.
– אומקאנסיסטענטע אינטערוואַל ברייט אָן קיין קלאָרע סיבה.
– ארויפרונדן דעם אינטערוואַל פירט צו דעם אז דער מאַקסימום ווערט ווערט נישט אַקאַמאַדירט.
– נישט ריכטיק באַשטימען קלאַס גרענעצן פֿאַר קאָנטינויִערלעכע דאַטן אַזוי אַז דאַטן ביי אינטערוואַל גרענעצן ווערן אַמביגיואַס.
– נעמט נישט אריין די גאַנצע אָפטקייט (וואָס זאָל זיין גלייך צו n).
קלאָוזינג
די טעכניק פון פּרעזענטירן סטאַטיסטישע דאַטן אין דער פאָרעם פון אַ אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טיש איז אַ יסודותדיקע סקיל וואָס איז קריטיש אין דאַטן אַנאַליז. מיט די ריכטיקע טריט - פון באַשטימען די דאַטן קייט, נומער פון קלאַסן, אינטערוואַל לענגקטס, צו קאַלקולירן אָפטקייטן - קאָמפּלעקס רויע דאַטן קענען ווערן טראַנספאָרמירט אין אַ לייכט פארשטענדלעכע קיצער, גרייט פֿאַר אַנאַליז, און גרייט פֿאַר פּרעזענטאַציע. פֿאַר ביידע אַקאַדעמישע און פּראָפעסיאָנעלע צוועקן, העלפֿן אונדז אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טאַבעלעס זען די "געשיכטע" הינטער די נומערן מער קלאָר, סיסטעמאַטיש, און איבערצייגנדיק.
