Conţinut
O histogramă reprezintă o reprezentare grafică a unei distribuții a frecvenței. Datele sunt împărțite în intervale de clasă și indicate prin dreptunghiuri, care se fac pe axa X. Pe axa Y, analistul urmărește frecvențele datelor. Fiecare dintre dreptunghiuri reprezintă numărul de frecvențe care se află într-o anumită gamă de clasă.
instrucțiuni de ghidare
-
Analizați histograma pentru a vedea dacă reprezintă o distribuție normală. Odată ce toate frecvențele sunt reprezentate pe histogramă, veți putea vedea forma sa. Dacă seamănă cu o curbă clopot, înseamnă că frecvențele sale sunt distribuite uniform. Histograma va avea un vârf, care reprezintă cele mai mari valori ale datelor. În acest tip de distribuție, ambele părți ale vârfului au numere de date aproape egale. De exemplu, dacă o companie folosește histograma pentru a înțelege preferințele clienților în două opțiuni diferite, o distribuție normală ar însemna că majoritatea clienților sunt indiferenți.
-
Analizați histograma pentru a vedea dacă reprezintă o distribuție asimetrică. O astfel de histogramă, așa cum sugerează și numele, are o formă asimetrică. Toate frecvențele sunt pe o parte. Distribuțiile se găsesc atât pe partea dreaptă, cât și pe partea stângă a vârfului. Prin această diagramă, analistul știe de ce parte a histogramei ar trebui să se concentreze asupra. De exemplu, dacă o companie se uită la toleranța clienților privind modificările de preț, cu acest tip de histogramă va fi posibil să vedem evoluția prețurilor care este mai acceptabilă.
-
Analizați histograma pentru a vedea dacă reprezintă o distribuție bimodală. În aceste tipuri de histograme, există două puncte de vârf reprezentând cele mai înalte valori. De exemplu, o companie poate evalua nivelurile de productivitate ale muncitorilor în momente diferite ale zilei. Studiul ar putea arăta că lucrătorii sunt mai productivi la ora 9 dimineața și la ora 4 după-amiaza. De aceea, ar exista două vârfuri în histogramă.
-
Verificați dacă histograma reprezintă o distribuție trunchiată. Ele se aseamănă foarte mult cu histogramele distribuirii normale, cu capetele lor tăiate. De exemplu, o companie poate efectua verificări de calitate asupra stocurilor de materii prime și este posibil să nu existe rezultate în limitele extreme.
