1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8<\/strong><\/span><\/p>\n Un modo per riassumere questi risultati \u00e8 creare una distribuzione di frequenza<\/strong> , che ci dice quanto spesso compaiono valori diversi in un set di dati.<\/span><\/p>\n Utilizziamo spesso distribuzioni di frequenza clusterizzate<\/strong> , in cui creiamo gruppi di valori e quindi riassumiamo il numero di osservazioni in un set di dati che rientrano in tali gruppi.<\/span><\/p>\n Ecco un esempio di distribuzione di frequenza raggruppata per i dati del nostro sondaggio:<\/span> <\/p>\n Per prima cosa abbiamo creato gruppi di dimensione 2 e poi abbiamo contato il numero di singole osservazioni del set di dati che rientravano in ciascun gruppo. Per esempio:<\/span><\/p>\n Un altro tipo di distribuzione di frequenza che potremmo creare \u00e8 una distribuzione di frequenza non raggruppata<\/strong> , che mostra la frequenza di ogni singolo valore di dati anzich\u00e9 di gruppi di valori di dati.<\/span><\/p>\n Ecco un esempio di distribuzione di frequenza non clusterizzata per i dati del nostro sondaggio:<\/span> <\/p>\n Questo tipo di distribuzione della frequenza ci consente di vedere direttamente quanto spesso si sono verificati valori diversi nel nostro set di dati. Per esempio:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Le distribuzioni di frequenza non raggruppate possono essere utili quando vuoi vedere la frequenza con cui ogni singolo valore appare in un set di dati.<\/span><\/p>\n Tieni presente che le distribuzioni di frequenza non cluster funzionano meglio con piccoli set di dati in cui sono presenti solo pochi valori univoci.<\/strong><\/span><\/p>\n Ad esempio, nei dati del nostro sondaggio precedente c’erano solo 8 valori univoci, quindi aveva senso creare una distribuzione di frequenza non clusterizzata.<\/span><\/p>\n Tuttavia, se avessimo migliaia di set di dati contenenti centinaia o valori univoci, una distribuzione di frequenza non cluster richiederebbe molto tempo e sarebbe difficile raccogliere informazioni.<\/span><\/p>\n Per insiemi di dati pi\u00f9 grandi, ha senso costruire distribuzioni di frequenza raggruppate.<\/strong><\/span><\/p>\n Il modo pi\u00f9 semplice per visualizzare i valori in una distribuzione di frequenza non raggruppata \u00e8 creare un poligono di frequenza<\/strong> , che visualizza le frequenze di ogni singolo valore in un semplice grafico.<\/span><\/p>\n Ecco come apparirebbe un poligono di frequenza per i nostri dati di esempio:<\/span> <\/p>\n Questo ci aiuta a capire rapidamente la frequenza con cui ciascun valore appare nel set di dati.<\/span><\/p>\n In alternativa, potremmo creare un grafico a barre<\/strong> per visualizzare esattamente gli stessi dati utilizzando barre anzich\u00e9 una singola linea:<\/span> <\/p>\n Entrambi i grafici ci consentono di comprendere rapidamente la distribuzione dei valori nel nostro set di dati.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Supponiamo di condurre un sondaggio in cui chiediamo a 15 famiglie quanti animali hanno in casa. I risultati sono i seguenti: 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8 Un modo per riassumere questi risultati \u00e8 creare una distribuzione di frequenza , che ci dice quanto spesso compaiono […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/non-groupe_freq1.png\")
<\/p>\n\n
![\"Esempio](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/non-groupe_freq2.png\")
<\/p>\n\n
Quando utilizzare distribuzioni di frequenza non raggruppate<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come visualizzare distribuzioni di frequenza non raggruppate<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Poligono](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/non-groupe_freq3.png\")
<\/p>\n![\"Grafico](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/non-groupe_freq4.png\")
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