Гистограмма - это графическое представление распределения частот. Данные разбиты на интервалы классов и обозначены прямоугольниками. Прямоугольники сделаны на оси X. На оси Y аналитик отображает частоты данных. Каждый прямоугольник представляет количество частот, которые лежат в этом конкретном интервале класса.
Проанализируйте гистограмму, чтобы увидеть, представляет ли она нормальное распределение. Как только вы нанесете все частоты на гистограмму, ваша гистограмма будет отображать форму. Если форма выглядит как кривая колокола, это будет означать, что частоты распределены поровну. Гистограмма будет иметь пик. Пик представляет самые высокие значения данных. При таком распределении обе стороны пика будут иметь почти одинаковое количество частот данных. Например, если компания использует гистограмму для понимания предпочтений клиентов по двум различным вариантам, нормальное распределение будет означать, что большинство клиентов равнодушны.
Проанализируйте гистограмму, чтобы увидеть, представляет ли она искаженное распределение. Гистограмма с асимметричным распределением имеет асимметричную форму. Все частоты лежат на одной стороне гистограммы. Распределения лежат либо на правой стороне, либо на левой стороне пика. Благодаря этой диаграмме аналитик знает, на какой стороне гистограммы он должен сосредоточиться.
Например, если компания изучает допуски клиентов к изменениям цен, с помощью гистограммы этого типа компания увидит изменения цен, которые являются наиболее приемлемыми.
Проанализируйте гистограмму, чтобы увидеть, представляет ли она бимодальное распределение. В этих видах гистограмм есть две пиковые точки. Эти точки представляют самые высокие значения. Например, компания может оценивать уровни производительности труда работников в разные часы дня. Экспертиза может выявить, что рабочие наиболее продуктивны в 9 часов утра и 4 часа дня. Следовательно, на гистограмме будет два пика.
Проанализируйте гистограмму, чтобы увидеть, представляет ли она усеченное распределение. Гистограмма усеченного распределения очень похожа на гистограмму нормального распределения с обрезанными краями. Например, компания может проводить проверки качества запасов сырья, и в крайних пределах цифры могут отсутствовать.
