แผนภูมิคอลัมน์

บทความนี้จะอธิบายว่าแผนภูมิคอลัมน์คืออะไร ดังนั้นคุณจะพบคุณลักษณะของฮิสโตแกรม วิธีการผลิต และตัวอย่างกราฟทางสถิติประเภทนี้ สุดท้ายนี้ เราจะนำเสนอข้อดีและข้อเสียของฮิสโตแกรม

ฮิสโตแกรมคืออะไร?

ฮิสโตแกรม เป็นแผนภูมิทางสถิติประเภทหนึ่งที่ใช้เพื่อแสดงตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องบนกราฟ ในสถิติ ฮิสโตแกรมส่วนใหญ่จะใช้เพื่อแสดงตัวแปรแยกเชิงคุณภาพในรูปแบบกราฟิก

ในฮิสโตแกรม แต่ละค่าของตัวแปรที่ศึกษาจะแสดงบนแกน X และสำหรับแต่ละค่า คอลัมน์จะถูกวาดด้วยความสูงตามสัดส่วนของความถี่

แผนภูมิคอลัมน์เรียกอีกอย่างว่า แผนภูมิคอลัมน์

ในเชิงสถิติ แผนภูมิคอลัมน์มีประโยชน์มากในการเปรียบเทียบจำนวนครั้งที่ข้อมูลถูกทำซ้ำ ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อวิเคราะห์ความถี่ของข้อมูลในตัวอย่างตัวแปรเชิงคุณภาพ

วิธีสร้างฮิสโตแกรม

ขั้นตอนในการ สร้างฮิสโตแกรม มีดังนี้:

1. วางค่าของตัวแปรทางสถิติบนแกน X ของฮิสโตแกรม
2. วางความถี่ของค่าสถิติแต่ละค่าบนแกน Y ของแผนภูมิคอลัมน์
3. แสดงถึงคอลัมน์ที่มีความสูงของความถี่ในแต่ละค่าของแกน X

เมื่อวาดแผนภูมิ คอลัมน์ทั้งหมดจะต้องมีความกว้างและระยะห่างเท่ากัน

ในทางกลับกัน ฮิสโตแกรมยังสามารถสร้างได้โดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ เช่น Excel หรือ Power BI แต่บทความนี้จะอธิบายวิธีสร้างฮิสโตแกรมด้วยมือ

ตัวอย่างแผนภูมิคอลัมน์

• มีการสอบถามผู้คนทั้งหมด 50 คนว่าพวกเขาอยากได้ของขวัญชิ้นไหนจากตัวเลือกที่เป็นไปได้ห้าตัวเลือก และคำตอบจะถูกบันทึกไว้ในตารางความถี่ต่อไปนี้ แสดงข้อมูลทางสถิติในรูปแบบฮิสโตแกรม

ขั้นแรก เราวาดแกนฮิสโตแกรม ดังนั้นเราจึงวางของขวัญที่เป็นไปได้บนแกน X ของกราฟ และในทางกลับกัน เราทำเครื่องหมายความถี่ที่เป็นไปได้ของค่าบนแกน Y ของกราฟ

ดังนั้นจึงเพียงพอที่จะแสดงคอลัมน์ที่สอดคล้องกับแต่ละค่า ในการดำเนินการนี้ เพียงวาดรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่มีความสูงเท่ากับความถี่ของแต่ละค่า:

ข้อดีและข้อเสียของแผนภูมิคอลัมน์

สุดท้ายนี้ เราจะมาดูกันว่าข้อดีและข้อเสียของฮิสโตแกรมคืออะไร

ข้อได้เปรียบ:

1. แผนภูมิคอลัมน์นั้นสร้างได้ง่ายเมื่อเทียบกับแผนภูมิสถิติประเภทอื่นๆ
2. ตัวแปรเชิงคุณภาพหลายตัวสามารถแสดงบนฮิสโตแกรมเดียวโดยใช้สีที่ต่างกัน
3. ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบและวิเคราะห์ความถี่ของค่าของตัวแปรเชิงคุณภาพได้อย่างรวดเร็ว

ข้อเสีย:

1. ฮิสโตแกรมสามารถแสดงเฉพาะตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องเท่านั้น ดังนั้นต้องใช้แผนภูมิประเภทอื่นๆ สำหรับตัวแปรต่อเนื่อง
2. หากเราแสดงชุดข้อมูลหลายชุดในฮิสโตแกรมเดียว การทำความเข้าใจแผนภูมิจะมีความซับซ้อนอย่างมาก