在数据管理中理解直方图

在统计学领域，图表是一种强大的工具，它为我们提供了数据的视觉洞察。直方图就是其中一种图表。直方图是一种条形图，特别适用于当您有一大组数据并且希望了解数据点的频率分布时。在本指南中，我们将探讨直方图、它们如何创建、其组成部分以及如何使用它们来解释数据。

什么是直方图？

直方图是一种图形表示，它将一组数据点排列成用户指定的范围，称为箱。它以视觉方式显示落入每个箱中的数据点的数量。

与普通条形图不同的是，直方图描绘的是连续数据。这意味着数据可以在给定范围内采取任何值，并且直方图中的条形彼此接触，以显示区间是连续的。

直方图的组成部分

在我们讨论示例之前，让我们看看直方图的各个组成部分：

• 箱：这些是分组您的数据的区间。每个箱表示一个值范围。
• 频率：指示每个箱中落入的数据点的数量。
• X轴：显示箱并显示数据的范围。
• Y轴：显示频率并显示每个箱中的数据点数量。

创建直方图

构建直方图需要几个步骤。让我们通过一个例子来看看这些步骤：

示例

假设我们有一个数据集显示一组学生的年龄：

12, 13, 14, 15, 13, 14, 12, 16, 15, 14, 13, 17, 14, 15, 14

根据这些数据创建直方图的步骤如下：

1. 收集数据：我们使用的原始数据已经可用。
2. 决定箱的数量：假设我们决定将年龄12到17分成12-13、14-15和16-17三个分箱。
3. 计算每个箱中的数据点数量：计算落在每个箱范围内的数据点数量。
4. 创建直方图：为每个箱创建与该箱相关联的频率比例的条形。

视觉示例

以下是按年龄显示的直方图的SVG视觉示例：

        
        
        

        
        

        12-13
        14-15
        16-17

        2
        4
        3
    

在SVG示例中，每个蓝色矩形表示直方图中的一个条形，其基于x轴上的箱标签，高度表示频率。

分析直方图

一旦您有了直方图，重要的是分析它以利用所提供的信息。这里有一些可以注意的方面：

• 形状：直方图的形状（例如，对称、向左偏斜、向右偏斜）为数据的分布提供了视觉摘要。
• 集中趋势：看看数据是否倾向于集中在一个特定点，该点代表分布的平均值、中位数或众数。
• 离散：检查直方图的宽度，表明数据是分布广泛还是狭窄。

文本示例

考虑从学生身高数据（厘米）制作的直方图：

120-130: 2, 131-140: 5, 141-150: 9, 151-160: 6, 161-170: 3

直方图中最高的条形对应于141-150 cm范围，这是此数据集中最常见的高度范围，表示众数。

使用直方图的优点

直方图有几个使其在数据管理中必不可少的好处：

• 易用性：简单易创建且易于阅读，直方图简化了数据分析，因为它们提供了可见的数据趋势。
• 全面视图：通过使用箱，直方图一目了然地展示了不同值的频率和数据分布的形状。
• 识别离群值：通过峰值和间隙，直方图可以轻松识别数据集中潜在的离群值，这对调整数据很有用。

绘制直方图时常见的错误

尽管直方图通常是简单的，但有些错误可能会导致误导：

• 错误的箱大小：选择过小或过大的箱会错误代表数据。大箱可能隐藏重要细节，而小箱可能产生噪音。
• 非连续数据：直方图应该仅用于连续变量，而不是单个离散数据点。
• 不一致的箱宽度：使用不同大小的箱会扭曲数据分布的解释。

进一步探索

作为练习，取任何一组数值数据，并尝试按照提到的步骤创建直方图。分析其形状、集中趋势和方差。这将增强您的理解，并使您熟悉数据分布中的一般模式。

练习数据示例

尝试使用以下数据集，该数据集显示两周记录的日温（摄氏度）：

20, 22, 23, 21, 21, 23, 24, 22, 25, 22, 23, 21, 24, 23

确定合适的箱，绘制直方图并分析其模式。

直方图是统计数据可视化的基础，帮助总结大量数据，便于做出明智决策并得出基于证据的结论。阅读和创建直方图的技能在许多学科中转化为更好的数据理解，包括经济学、生物学、工程学和在社会科学中普遍存在的连续数据。

评论