절대빈도

이 기사에서는 통계에서 절대빈도의 의미를 설명합니다. 따라서 데이터 세트의 절대 빈도를 얻는 방법, 두 가지 문제 해결 연습, 그리고 다른 유형의 통계 빈도와의 차이점을 발견하게 됩니다.

절대빈도는 얼마인가?

통계에서 절대 빈도는 데이터 세트에 값이 나타나는 횟수입니다. 간단히 말해서, 절대 빈도는 결과가 반복되는 횟수입니다.

예를 들어, 설문 조사에서 7명이 자신이 가장 좋아하는 색이 빨간색이라고 답했다면 빨간색의 절대 빈도는 7입니다.

따라서 모든 값의 절대 빈도의 합은 통계 표본의 전체 데이터 수와 같습니다.

일반적으로 첨자 i 가 있는 문자 f는 i 값의 절대 빈도를 나타내는 데 사용되므로 절대 빈도 기호는 _fi 입니다.

절대 빈도를 계산하는 방법

데이터 세트의 절대 빈도를 얻으려면 다음 단계를 따라야 합니다.

1. 변수가 이산형인 경우 데이터 세트에 나타나는 서로 다른 모든 값의 배열을 만듭니다. 즉, 각각의 서로 다른 값을 테이블 행에 배치합니다.
2. 변수가 연속형인 경우 데이터를 간격으로 그룹화하고 모든 간격이 포함된 테이블을 만듭니다.
3. 데이터 세트에 값이 나타나는 횟수를 세고 그 결과를 빈도표에 기록합니다.
4. 샘플 데이터의 서로 다른 값 각각에 대해 이전 단계를 반복합니다.

절대 주파수의 예

절대 주파수의 정의와 계산 방법에 대한 이론을 살펴본 후, 이것이 어떻게 수행되는지 이해할 수 있도록 두 가지 예를 살펴보겠습니다. 첫 번째 예에서는 이산형 변수의 절대 빈도를 결정하고, 두 번째 예에서는 연속형 변수의 경우에 따라 절차가 약간 다르기 때문에 결정합니다.

예시 1: 이산형 변수

• 학생 30명을 대상으로 통계에서 얻은 점수는 다음과 같습니다. 각 음표의 절대 빈도는 얼마입니까?

이 경우 정수만 있을 수 있으므로 이산형 변수이므로 간격으로 그룹화할 필요가 없습니다.

따라서 각 값이 나타나는 횟수를 세어 빈도표에 작성하세요.

모든 절대 빈도의 합은 총 데이터 포인트 수와 같습니다. 이 규칙을 따르지 않으면 일부 데이터 계산을 잊어버린 것입니다.

예시 2: 연속변수

• 20명의 신장을 측정하여 아래와 같은 결과를 얻었습니다. 데이터를 간격으로 분리하고 각 간격의 절대 빈도를 찾습니다.

숫자가 소수일 수 있으므로 이 샘플의 데이터는 연속 분포를 따릅니다. 따라서 데이터를 간격으로 그룹화해야 합니다. 이 경우 너비가 10분의 1인 간격을 만듭니다.

따라서 각 간격의 데이터 수를 계산하고 테이블에 절대 빈도를 나타냅니다.

절대빈도 및 누적절대빈도

이름에서 알 수 있듯이 누적 절대 빈도는 통계에 사용되는 또 다른 유형의 빈도이며 절대 빈도와 관련됩니다.

값의 누적 절대 빈도는 값 자체의 절대 빈도와 모든 이전 값의 절대 빈도의 합과 같습니다.

예를 들어, 위에서 풀린 첫 번째 운동의 누적 절대 빈도 계산을 아래에서 볼 수 있습니다.

절대 주파수와 상대 주파수

통계에서 상대 빈도는 전체 대비 각 값의 백분율을 나타내기 때문에 위에 표시된 두 가지 빈도와 다른 유형의 빈도입니다. 이것이 바로 이 섹션에서 우리가 이 두 개념의 차이점을 살펴보는 이유입니다.

절대도수와 상대도수의 차이는 절대도수는 표본에 포함된 값의 절대 개수이고, 상대도수는 전체에 대한 각 값의 비율이라는 점입니다.

따라서 상대도수는 절대도수를 전체 데이터 수로 나누어 계산한다.