Rodzaje wykresów statystycznych

W tym artykule wyjaśniono różne typy wykresów statystycznych i ich cechy. Zatem oprócz ich nazw znajdziesz statystyczne zastosowania różnych typów wykresów, które istnieją.

Jakie są rodzaje wykresów statystycznych?

Różne typy wykresów statystycznych to:

  • Wykres słupkowy
  • Histogram
  • Wielokąt częstotliwości
  • Wykres obszarowy
  • Wykres Pareta
  • Wykres kropkowy
  • Wykres punktowy
  • Wykresy kołowe
  • Wykres pączka
  • Głowica bojowa
  • Struktura wiekowa
  • Fabuła pudełkowa i wąsowa
  • Wykres promieniowy
  • Schemat łodygi i liścia
  • Schemat drzewa
  • Piktogram
  • Kartogram

Skoro już wiemy, ile jest rodzajów wykresów statystycznych, przyjrzyjmy się, czym jest każdy z nich.

Wykres słupkowy

Wykres słupkowy to rodzaj wykresu statystycznego używanego do wykreślania zmiennych dyskretnych. Na wykresie słupkowym każda wartość badanej zmiennej jest przedstawiona na osi X, a dla każdej z nich narysowany jest prostokątny słupek o wysokości proporcjonalnej do jej częstotliwości.

Wykres słupkowy może być pionowy, jeśli słupki są rysowane pionowo, lub poziomy, jeśli słupki są rysowane poziomo.

przykład wykresu słupkowego

W statystyce wykres słupkowy służy do porównywania liczby powtórzeń danych. Służy głównie do analizy częstotliwości danych w próbie zmiennej jakościowej.

Ten typ wykresu statystycznego można również nazwać wykresem słupkowym lub wykresem kolumnowym .

Histogram

Histogram to rodzaj wykresu statystycznego, na którym zbiór danych statystycznych jest reprezentowany przez prostokątne słupki, tak że każdy słupek na histogramie jest proporcjonalny do odpowiadającej mu częstotliwości.

Histogramy służą do wykreślania zmiennych ciągłych, takich jak wysokość próbki statystycznej. Dodatkowo histogram pozwala na szybką wizualizację kształtu rozkładu.

przykład histogramu

Każdy słupek na histogramie częstotliwości ma szerokość proporcjonalną do szerokości przedziału i wysokość proporcjonalną do częstotliwości przedziału.

Różnica między wykresem słupkowym a histogramem (starszym typem wykresu statystycznego) polega na rodzaju reprezentowanej przez nie zmiennej. Wykres słupkowy służy do wykreślania dyskretnej zmiennej jakościowej, natomiast histogram służy do przedstawiania ciągłych zmiennych ilościowych.

Wielokąt częstotliwości

Wielokąt częstotliwości to rodzaj wykresu statystycznego, w którym zbiór danych jest reprezentowany przez punkty i połączony liniami.

W statystyce wielokąt częstotliwości jest zwykle używany do przedstawienia szeregów czasowych, ponieważ tego typu diagramy są bardzo przydatne do analizy ewolucji danych.

przykład wielokąta częstotliwości

Wykres obszarowy

Na wykresie warstwowym dane są reprezentowane przez punkty połączone liniami prostymi, a obszar pod wykresem jest kolorowy.

Dlatego wykres warstwowy przypomina wielokąt częstotliwości, ale dodatkowo zamalowany jest obszar pod nim.

przykładowy wykres warstwowy

Zaletą tego typu wykresu statystycznego jest to, że umożliwia przedstawienie kilku serii danych na jednym wykresie, co ułatwia ich porównanie i poznanie łącznej wartości.

Wykres Pareta

Wykres Pareto to rodzaj wykresu statystycznego łączącego histogram i wielokąt częstotliwości. Na wykresie Pareto zbiór danych jest reprezentowany w kolejności malejącej i za pomocą słupków; zamiast tego skumulowane wartości procentowe są dodawane do wykresu za pomocą wielokąta częstotliwości.

Przykład wykresu Pareto

W statystyce ten typ diagramu służy do analizy problemu i określenia jego głównych przyczyn. Ponadto jedną z jego cech jest to, że umożliwia jednoczesne wyświetlanie częstotliwości bezwzględnych i skumulowanych wartości procentowych, co pomaga analizować i identyfikować najważniejsze przyczyny problemu.

Wykres kropkowy

Wykres kropkowy to wykres używany do przedstawiania danych w postaci punktów wzdłuż osi liczbowej. Dlatego wykres punktowy służy do identyfikacji lokalizacji i zmienności danych.

przykład wykresu kropkowego

Wykresy punktowe są bardzo podobne do histogramów, ponieważ oba służą do sprawdzenia, które dane powtarzają się najczęściej. Różnica między wykresem punktowym a histogramem polega jednak na liczbie danych, ponieważ wykresy punktowe są bardziej przydatne do przedstawiania małych zestawów danych, a z drugiej strony histogramy lepiej sprawdzają się do przedstawiania dużych zestawów danych.

Wykres punktowy

Wykres rozrzutu to rodzaj diagramu statystycznego, na którym zestaw danych składający się z dwóch zmiennych jest wykreślany na dwóch kartezjańskich osiach współrzędnych.

Dlatego do analizy związku między dwiema zmiennymi statystycznymi wykorzystuje się wykresy punktowe.

przykład chmury punktów

Wykresy rozrzutu mają kilka różnych nazw, takich jak diagram korelacji lub wykres rozrzutu .

Należy zaznaczyć, że diagram rozproszenia uważany jest za jedno z podstawowych narzędzi kontroli jakości, podobnie jak wykres Pareto, diagram przyczynowo-skutkowy, diagram blokowy itp.

Wykresy kołowe

Wykres kołowy lub wykres kołowy to rodzaj diagramu statystycznego, na którym dane są reprezentowane przez okrąg podzielony na sektory w taki sposób, że kąt każdego sektora jest proporcjonalny do odpowiadającej mu częstotliwości.

Dlatego im wyższa częstotliwość wartości, tym większy odpowiadający jej sektor na diagramie.

przykład wykresu kołowego

Wykresy kołowe służą do wizualnej analizy częstotliwości każdej wartości. W statystyce tego typu wykresy służą głównie do przedstawiania zmiennych jakościowych.

Wykres pączka

Jak sama nazwa wskazuje, wykres pierścieniowy to rodzaj wykresu statystycznego w kształcie pierścienia. Mówiąc dokładniej, wykres pierścieniowy służy do przedstawienia procentów zbioru danych w taki sposób, że część pierścienia zajmowana przez każdą wartość jest proporcjonalna do jej częstotliwości.

Dlatego im większa wartość, tym większą część wykresu pierścieniowego zajmuje.

przykładowy wykres pierścieniowy

W statystyce wykresy pierścieniowe są szczególnie przydatne do przedstawiania danych jakościowych. Służą również do przedstawiania wartości procentowych w wizualny i atrakcyjny sposób.

Głowica bojowa

W statystyce ostrołuk jest skumulowanym wykresem serii danych. Mówiąc najprościej, ostrołuk to wykres przedstawiający skumulowaną częstotliwość powiązaną ze zbiorem danych.

Głowica bojowa służy zatem do poznania liczby danych poniżej określonej wartości.

przykład głowicy statystycznej

W głowicach bojowych można reprezentować jedynie zmienne ilościowe; ten typ diagramu statystycznego nie jest przydatny w przypadku zmiennych jakościowych.

Struktura wiekowa

Piramida populacji , zwana także piramidą populacji , jest graficzną reprezentacją struktury populacji. Mówiąc dokładniej, piramida populacji służy do analizy proporcji populacji według wieku i płci.

Zwykle piramidy populacji składają się z krajów, ale logicznie rzecz biorąc, piramida populacji może składać się z dowolnego terytorium, takiego jak miasto, prowincja itp.

przykład piramidy wieku

Fabuła pudełka i wąsów

Wykres pudełkowy i wąsowy , zwany także wykresem pudełkowym lub wykresem pudełkowym , to wykres, który wizualnie przedstawia zestaw danych statystycznych za pomocą kwartylów.

Główną cechą wykresu pudełkowego i wąsowego jest to, że umożliwia szybką wizualizację rozproszenia serii danych, ponieważ pokazuje kwartyle, medianę, wartości ekstremalne i wartości odstające danych.

przykład wykresu pudełkowego lub wykresu pudełkowego

Wykresy pudełkowe i wąsowe są bardzo przydatne do porównywania zmiennych numerycznych. Nie nadaje się jednak do reprezentowania zmiennych kategorycznych.

Wykres promieniowy

Wykres promieniowy , zwany także wykresem pająka , to rodzaj wykresu statystycznego, na którym reprezentowane są różne zmienne. Oznacza to, że w statystyce wykres radialny służy do porównywania wartości różnych zmiennych.

Dodatkowo główną zaletą wykresu radialnego jest to, że jest bardzo wizualny, co ułatwia i szybko porównuje zmienne.

przykład wykresu promieniowego lub wykresu pająka

Mapa radarowa ma wiele różnych nazw, takich jak mapa sieci , mapa polarna lub mapa gwiazd .

Schemat łodygi i liścia

Diagram łodygi i liści to rodzaj diagramu statystycznego przedstawiającego zbiór danych ilościowych.

Na wykresie typu łodyga i liść każdy element danych jest oddzielony liściem , który jest jego ostatnią cyfrą, i łodygą , która odpowiada pozostałym cyfrom. Zatem na diagramie łodygi i liścia każdy liść jest umieszczony na linii odpowiadającej mu łodygi.

schemat łodygi i liścia

W ten sposób wykresy łodyg i liści pomagają graficznie przedstawić zestaw danych statystycznych, a także pomagają zwizualizować kształt rozkładu.

Schemat drzewa

Diagram drzewa , zwany także drzewem prawdopodobieństwa , to graficzne przedstawienie wszystkich możliwych wyników eksperymentu wraz z ich prawdopodobieństwami.

Zatem diagram drzewa służy do wykreślenia wszystkich możliwych wyników w przestrzeni próbki i obliczenia ich prawdopodobieństw.

Tworzone jest drzewo w taki sposób, że każdy wynik ( węzeł ) rozgałęzia się na nowe możliwe wyniki ( gałęzie ), aż do osiągnięcia wyników końcowych.

przykład drzewa
Zobacz: jak zrobić drzewo

Piktogram

W statystyce piktogram jest rodzajem wykresu, na którym dane są przedstawiane w formie rysunków. Mówiąc najprościej, piktogram to diagram, na którym zamiast słupków zastosowano obrazy do przedstawienia częstotliwości danych.

Zatem piktogram służy do graficznego przedstawienia zbioru danych statystycznych w sposób wizualny.

przykład piktogramu

Piktogramy służą do przedstawiania zmiennych jakościowych lub dyskretnych.

Kartogram

Kartogram to rodzaj wykresu statystycznego, na którym zbiór danych jest reprezentowany na mapie przy użyciu różnych kolorów. Mówiąc najprościej, kartogram to diagram przedstawiający dane powiązane z każdym obszarem geograficznym.

Na przykład na kartogramie przedstawiono liczbę mieszkańców wszystkich krajów afrykańskich. Jak widać, każdemu kolorowi odpowiada liczba mieszkańców, a dokładniej, im ciemniejszy kolor, tym bardziej zaludniony jest dany kraj.

przykład kartogramu

Dlatego w statystyce kartogramy służą do graficznego przedstawienia zestawu danych związanych z obszarami geograficznymi.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *