Wie die Form der statistischen Daten in einem Histogramm Interpretieren

Eines der Merkmale, die ein Histogramm kann Ihnen zeigen, ist die gestalten der statistischen Daten - in anderen Worten, in dem die Art und Weise fallen die Daten in Gruppen. Zum Beispiel können alle Daten genau die gleichen sind, wobei in diesem Fall das Histogramm ist nur eine tall bar- oder die Daten können eine gleiche Anzahl in jeder Gruppe aufweisen, wobei in diesem Fall die Form flach ist.

Einige Datensätze haben eine ausgeprägte Form. Hier sind drei Formen, die auffallen:

• Symmetrisch.Ein Histogramm ist symmetrisch, wenn Sie schneiden in der Mitte nach unten und links, rechts und, Hand Seiten Spiegelbilder voneinander ähneln:

  

  Die obige Grafik zeigt eine symmetrische Datensoll es die Menge an Zeit, um jede der 50 Umfrageteilnehmer stellt nahm eine bestimmte Umfrage auszufüllen. Sie sehen, dass das Histogramm symmetrisch nahe ist.

• Schiefe rechts. Ein schräg rechts Histogramm sieht aus wie ein schiefes Hügel, mit einem Schwanz nach rechts abgehend:

  

  Dieser Graph, der das Alter der Beste Schauspielerin Oscar-Preisträger zeigt, ist nach rechts geneigt. Sie sehen auf der rechten Seite gibt es ein paar Schauspielerinnen, deren Alter älter als der Rest. Die meisten der Schauspielerinnen waren zwischen 20 und 50 Jahre alt, als sie gewonnen. Einige Schauspielerinnen waren zwischen 60-65 Jahre alt, als sie ihre Oscars gewonnen, und eine Handvoll waren die 70 Jahre oder älter. Die letzten drei Balken sind, was die Daten machen eine Form haben, die nach rechts geneigt ist.

• Schiefe links.Wenn ein Histogramm schräg links ist, sieht es wie ein schiefes Hügel mit einem Schwanz nach links abgehend:

  

  Dieser Graph zeigt ein Histogramm von 17 Prüfungsergebnisse. Die Form ist schräg links; sehen Sie ein paar Studenten, die sonst weniger als jeder erzielt.

Im Folgenden sind einige Details über die Form eines Datensatzes zu klassifizieren:

• Erwarten Sie nicht, symmetrische Daten eine exakte und perfekter Form haben. Daten so gut wie nie in perfekte Muster fallen, so müssen Sie entscheiden, ob die Datenform ist nahe genug symmetrisch genannt werden.

  Wenn die Unterschiede nicht signifikant genug sind, können Sie klassifizieren sie als symmetrisch oder grob symmetrisch. Andernfalls klassifizieren Sie die Daten als nicht symmetrisch.

• Gehen Sie nicht davon, dass die Daten verzerrt werden, wenn die Form nicht symmetrisch ist. Die Datensätze kommen in allen Formen und Größen, und viele von ihnen haben keine ausgeprägte Form überhaupt. Schiefe wird hier erwähnt, weil es eines der häufigsten nicht-symmetrische Formen ist, und es ist eine der Formen in einem Standard-Einführungs Statistik Kurs enthalten.

  Wenn ein Datensatz verzerrt werden muss ausfallen (oder nahe daran), stellen Sie sicher, dass die Richtung der Schiefe zu bezeichnen (links oder rechts).