Wat zijn de verschillende soorten histograminterpretatie?

Er zijn veel verschillende soorten histograminterpretatie, bepaald door de algehele vorm van de grafiek.De twee belangrijkste onderscheidingen zijn symmetrische histogrammen en asymmetrische histogrammen.Binnen die twee belangrijke onderscheidingen zijn een aantal andere onderscheidingen, afhankelijk van de verdelingen van de grafiek.Inzicht in de verschillende soorten histograminterpretatie kan analisten op het eerste gezicht iets over de gegevens laten weten.

De normale vorm van een histogram staat bekend als de klokvorm of de belcurve.Het hoogste aantal gegevenspunten bevindt zich in de buurt van het midden van de grafiek, met steeds lagere hoeveelheden punten aan elk uiteinde, weg van het midden.Wanneer een lijn wordt getrokken, ruwweg de toppen van de staven als referentiepunten gebruikt, lijkt deze op de vorm van een bel.Dit is het patroon dat het vaakst voorkomt bij het analyseren van dingen die zich in de natuurlijke wereld voordoen.

Twee typische variaties van de symmetrische histograminterpretatie zijn de niet-normale korte staart en de niet-normale lange staart.In deze gevallen zijn de gegevenspunten meestal nog steeds meestal aan beide kanten, maar er is enig verschil in de verdeling.In een kortstaartige histogram-interpretatie hebben de gegevenspunten de neiging om zich in het midden te bundelen.In een langstaartige interpretatie zijn de gegevenspunten meestal meer verspreid, maar nog steeds meestal gelijkmatig verdeeld aan beide kanten.

Een andere variatie van het symmetrische histogram is symmetrisch met uitbijters.In dit geval kunnen er aanzienlijke hiaten zijn binnen de gegevenssets die hiaten in het histogram achterlaten.Desondanks blijft het histogram relatief symmetrisch omdat de uitbijters aan beide zijden verschijnen.In sommige gevallen kunnen uitbijters worden weggegooid omdat ze niet statistisch significant zijn.

Het andere belangrijke type interpretatie voor histogrammen is de asymmetrische interpretatie.Net als de andere grote divisie, kunnen asymmetrische histogrammen verder worden opgesplitst in onderverdelingen.Asymmetrische histogrammen zijn ook bekend als scheve histogrammen, omdat de gegevenspunten de voorkeur geven aan de ene kant van het midden of de andere kant.Uitbijters kunnen ook bestaan in scheve histogrammen, maar hebben meestal geen invloed op de vorm of gemiddelden, tenzij ze extreme uitbijters zijn.

Een scheef of asymmetrische histogram -interpretatie is vaak moeilijk te bereiken omdat de gegevenspunten sterk de voorkeur geven aan een zijde of deander.Vaak kunnen gemiddelden heel weinig betekenen in dergelijke gegevenssets omdat ze zo scheef zijn.Het gemiddelde bevindt zich mogelijk niet echt in het midden van het histogram, en dit heeft de neiging om de statistische significantie ervan te verminderen.