La fréquence absolue (fi) est le nombre de fois qu’une donnée ou une valeur apparaît dans un ensemble de données . Il s’agit simplement de compter combien de fois quelque chose se produit. Par exemple, si vous avez un ensemble de données sur l’âge de vos amis et que l’âge de 20 ans apparaît 5 fois, alors la fréquence absolue de 20 ans est de 5.
En d’autres termes, un moyen simple et direct de compter combien de fois quelque chose se produit dans un ensemble de données . La fréquence absolue est utilisée pour avoir une vision claire de la distribution des données et pour comprendre quelles valeurs sont les plus courantes. En général, c’est comme un comptage de base, mais très utile pour analyser les données.
Que nous dit la fréquence absolue ?
La fréquence absolue nous indique combien de fois une valeur spécifique apparaît dans un ensemble de données . En ce sens, il convient de mentionner qu’il s’agit d’une mesure simple mais puissante pour comprendre la distribution des données.
Avec une fréquence absolue, vous pouvez identifier rapidement les valeurs les plus courantes et comprendre la tendance des données . De plus, vous pouvez utiliser la fréquence absolue pour calculer d’autres mesures statistiques, telles que le mode, qui est la valeur avec la fréquence absolue la plus élevée.
En résumé, la fréquence absolue est un outil important pour analyser et comprendre les données de manière simple et efficace. Bien que très peu de gens le comprennent, il vous permet d’obtenir en un clin d’œil des informations précieuses sur la distribution des données.
Comment la fréquence absolue est-elle calculée ?
Contrairement à ce que l’on peut croire, le calcul de la fréquence absolue n’a rien d’extraordinaire, en fait, c’est assez simple. Pour trouver la fréquence absolue, il suffit de compter le nombre de fois qu’une valeur spécifique apparaît dans un ensemble de données .
Par exemple, si vous avez une liste d’âges et que vous voulez savoir combien de fois l’âge de 20 ans apparaît, comptez combien de fois cette valeur apparaît dans la liste. Ce nombre est la fréquence absolue de 20 ans dans vos données. Vous pouvez le faire manuellement ou avec des outils logiciels, tels que des tableurs ou des programmes statistiques.
La formule consiste essentiellement à compter et à enregistrer le nombre de fois qu’une valeur apparaît dans vos données . La fréquence absolue vous donne une image claire du nombre de fois où quelque chose se produit et constitue un moyen simple mais essentiel d’analyser les données dans les statistiques. C’est facile à faire et vous donne un aperçu précieux de vos données. Voyons un exemple, pour mieux comprendre :
Imaginez que vous ayez une liste des âges de vos amis : 22, 20, 18, 20, 21, 22, 19, 20, 20, 21. Vous voulez calculer la fréquence absolue de l’âge de 20 ans dans cet ensemble de données.
- Etape 1 : Regardez la valeur que vous souhaitez analyser, dans ce cas, 20 ans.
- Étape 2 : Comptez combien de fois cette valeur apparaît dans la liste. Dans ce cas, la valeur de 20 ans apparaît 4 fois dans la liste.
- Étape 3 : Enregistrer la quantité obtenue comme fréquence absolue du titre d’intérêt. Dans cet exemple, la fréquence absolue de 20 ans est 4.
C’est aussi simple que de calculer la fréquence absolue. Vous pouvez appliquer le même processus à d’autres valeurs de la liste et obtenir la fréquence absolue de chacune. Cette mesure vous aide à comprendre combien de fois chaque valeur apparaît et fournit une vue claire de la distribution des données dans votre ensemble de données.
Comment la fréquence absolue est-elle représentée ?
La fréquence absolue peut être représentée de différentes manières pour visualiser la distribution des données. Vous pouvez utiliser des graphiques à barres, des tableaux ou des nuages de points . Par exemple, si vous analysez l’âge de vos amis, vous pouvez créer un graphique à barres où l’axe vertical représente la fréquence absolue de chaque âge et l’axe horizontal montre les différentes valeurs d’âge.
Chaque barre représentera la fréquence absolue d’une valeur spécifique. Vous pouvez également créer un tableau dans lequel vous répertoriez les valeurs et leurs fréquences absolues correspondantes. Une autre option consiste à utiliser un nuage de points, où les points sur le graphique représentent les valeurs et leur position sur l’axe vertical indique la fréquence absolue.
Ces représentations visuelles vous permettent d’avoir une image claire et compréhensible de la distribution des données, ce qui facilite l’interprétation des résultats .
Quelle est la différence entre la fréquence absolue et la fréquence relative ?
La différence entre la fréquence absolue et la fréquence relative réside dans la façon dont les données sont exprimées . La fréquence absolue est simplement le nombre de fois qu’une valeur spécifique apparaît dans un ensemble de données. D’autre part, la fréquence relative fait référence à la proportion ou au pourcentage que représente la fréquence absolue par rapport à la taille totale de l’ensemble de données.
Par exemple, si vous avez une liste des âges de vos amis, et que la fréquence absolue de l’âge de 20 ans est de 4, cela signifie que la valeur de 20 ans apparaît 4 fois dans votre liste. Cependant, la fréquence relative de l’âge de 20 ans dépendra de la taille totale de votre liste. Si vous avez un total de 50 âges sur votre liste, alors la fréquence relative de l’âge de 20 ans sera de 4÷50, ce qui équivaut à 8% ou 0,08 sous forme décimale.
La fréquence relative est une mesure qui fournit des informations sur la proportion d’une valeur spécifique par rapport à l’ensemble de données complet. D’autre part, la fréquence absolue compte simplement combien de fois une valeur se produit sans tenir compte de la proportion par rapport à l’ensemble de données.
Quelles sont les applications de la fréquence absolue ?
La fréquence absolue a diverses applications dans différents domaines. Certaines des applications les plus courantes sont :
Statistiques
En statistique, la fréquence absolue est utilisée pour décrire et résumer les données sous la forme d’un nombre ou d’une quantité . Il peut être utilisé pour calculer des mesures de tendance centrale, telles que le mode, et pour générer des graphiques et des représentations visuelles de données, telles que des histogrammes.
Étude de marché
Dans ce contexte, la fréquence absolue peut être utilisée pour analyser les données démographiques, les préférences des consommateurs, les comportements d’achat, entre autres. Cela permet aux entreprises de mieux comprendre leur public et de prendre des décisions éclairées lors de la planification des stratégies de marketing.
Sciences sociales
Dans des disciplines telles que la sociologie, la psychologie et les sciences politiques, la fréquence absolue est utilisée pour analyser les données qualitatives et quantitatives dans la recherche sur le comportement humain, les attitudes, les opinions et d’autres aspects liés aux sciences sociales.
Sciences De La Santé
D’autre part, en médecine et dans d’autres sciences de la santé, la fréquence absolue est utilisée pour analyser les données épidémiologiques , telles que l’incidence des maladies, la prévalence des facteurs de risque, la distribution des symptômes et d’autres indicateurs de santé d’une population.
Comme vous l’avez vu précédemment, la fréquence absolue a un champ d’application assez large qui lui permet d’être utile à bien des égards. Il est donc essentiel de bien savoir de quoi il s’agit.
Quelle est la relation entre la fréquence absolue et les intervalles mathématiques ?
La relation entre la fréquence absolue et les intervalles mathématiques réside dans la manière dont les données sont regroupées en intervalles ou plages pour le calcul de la fréquence absolue dans les statistiques.
Les intervalles mathématiques sont des plages de valeurs prédéfinies qui sont utilisées pour regrouper les données en catégories ou classes. La fréquence absolue fait référence au décompte ou au nombre d’observations comprises dans chaque intervalle ou classe.
En d’autres termes, lorsque vous travaillez avec des données continues ou variables qui ont une large gamme de valeurs, il peut être plus commode et pratique de les regrouper en intervalles mathématiques pour faciliter l’analyse et la présentation. La fréquence absolue est obtenue en comptant le nombre d’observations comprises dans chaque intervalle ou plage spécifié.
Par exemple, supposons que vous disposiez d’un ensemble de données sur les âges d’un échantillon de personnes, allant de 18 à 80 ans. S’il est décidé de regrouper les données par intervalles de 10 ans, les intervalles mathématiques seraient : 18-28, 29-39, 40-50, 51-61, 62-72 et 73-83.
Exemples de fréquence absolue
Maintenant que nous savons ce qu’est la fréquence absolue, voyons quelques exemples pratiques pour comprendre un peu mieux sa fonction et son importance.
Exemple 1 : âges d’un échantillon d’élèves
Supposons que vous ayez un échantillon d’âge de 100 étudiants et que vous décidiez de regrouper les données par intervalles de 5 ans. Les intervalles mathématiques seraient : 10-14, 15-19, 20-24, 25-29, etc. La fréquence absolue serait obtenue en comptant le nombre d’élèves qui se situent dans chacun de ces intervalles, par exemple :
- Intervalle 10-14 : 12 étudiants
- Intervalle 15-19 : 28 élèves
- Intervalle 20-24 : 30 étudiants
- Intervalle 25-29 : 18 étudiants
Et ainsi de suite pour chaque intervalle. La fréquence absolue dans ce cas représente le nombre d’élèves dans chaque tranche d’âge.
Exemple 2 : Chiffre d’affaires annuel d’une entreprise
Supposons que vous ayez une entreprise et que vous souhaitiez analyser le revenu annuel des employés. Vous décidez de regrouper les revenus en intervalles de 10 000 USD. Les intervalles mathématiques seraient : 0-10 000, 10 001-20 000, 20 001-30 000, etc. La fréquence absolue serait obtenue en comptant le nombre d’employés dont les gains se situent dans chaque intervalle, par exemple :
- Fourchette 0-10 000 : 15 employés
- Fourchette 10 001-20 000 : 22 employés
- Gamme 20 001-30 000 : 12 employés
Et ainsi de suite pour chaque intervalle. La fréquence absolue dans ce cas représente le nombre d’employés qui ont un revenu dans chaque fourchette spécifique.
Ce ne sont que deux exemples de la façon dont la fréquence absolue peut être utilisée avec des intervalles mathématiques dans différents contextes. Il est important de se rappeler que les intervalles mathématiques peuvent varier selon le contexte et l’objectif de l’analyse.