絶対頻度 (fi)は、データ セット内にデータまたは値が出現する回数です。それは単に何かが起こった回数を数えているだけです。たとえば、友人の年齢のデータセットがあり、20 歳が 5 回出現する場合、20 の絶対頻度は 5 になります。
言い換えれば、データセット内で何かが発生した回数を数えるシンプルかつ簡単な方法です。絶対頻度は、データ分布を明確に把握し、どの値が最も一般的かを理解するために使用されます。一般に、これは基本的なカウントのようなものですが、データの分析に非常に役立ちます。
絶対周波数は何を教えてくれるでしょうか?
絶対頻度は、特定の値がデータセット内に何回出現するかを示します。この意味で、これはデータの分布を理解するためのシンプルだが強力な手段であることは言及する価値があります。
絶対頻度を使用すると、最も一般的な値をすばやく特定し、データの傾向を理解できます。さらに、絶対頻度を使用して、絶対頻度が最も高い値である最頻値などの他の統計的尺度を計算できます。
要約すると、絶対頻度はデータを簡単かつ効果的に分析および理解するための重要なツールです。これを理解している人はほとんどいませんが、これを使用すると、データ分布に関する貴重な洞察を一目で得ることができます。
絶対周波数はどのように計算されますか?
一般に信じられていることに反して、絶対周波数の計算には特別なことは何もなく、実際には非常に簡単です。絶対頻度を見つけるには、データ セット内に特定の値が出現する回数を数えるだけです。
たとえば、年齢のリストがあり、20 歳が何回出現するかを知りたい場合は、その値がリスト内に何回出現するかを数えます。この数値は、データ内の 20 年間の絶対頻度です。これは手動で行うことも、スプレッドシートや統計プログラムなどのソフトウェア ツールを使用して行うこともできます。
この式には基本的に、データ内に値が出現する回数を数えて記録することが含まれます。絶対頻度は、何かが何回発生するかを明確に把握し、統計データを分析するためのシンプルですが不可欠な方法です。簡単に実行でき、データに関する貴重な洞察が得られます。より深く理解するために、例を見てみましょう。
友人の年齢のリスト: 22、20、18、20、21、22、19、20、20、21 があると想像してください。このデータセット内の20 歳の絶対頻度を計算したいとします。
- ステップ 1 : 分析したい値 (この場合は 20 年) を確認します。
- ステップ 2 : この値がリストに表示される回数を数えます。この場合、値 20 年がリストに 4 回表示されます。
- ステップ 3 : 対象タイトルの絶対頻度として得られた数量を記録します。この例では、20 年の絶対頻度は 4 です。
絶対周波数を計算するのと同じくらい簡単です。同じプロセスをリスト内の他の値に適用して、それぞれの絶対頻度を取得できます。このメトリクスは、各値が何回出現するかを把握するのに役立ち、データセット内のデータ分布を明確に把握できます。
絶対周波数はどのように表されるのでしょうか?
絶対頻度は、データ分布を視覚化するためにさまざまな方法で表すことができます。棒グラフ、表、または散布図を使用できます。たとえば、友人の年齢を分析する場合、縦軸が各年齢の絶対頻度を表し、横軸がさまざまな年齢値を示す棒グラフを作成できます。
各バーは、特定の値の絶対頻度を表します。値とそれに対応する絶対周波数をリストした表を作成することもできます。もう 1 つのオプションは、散布図を使用することです。散布図では、グラフ上の点が値を表し、縦軸上の点の位置が絶対頻度を示します。
これらの視覚的表現により、データ分布を明確に理解しやすくなり、結果の解釈が容易になります。
絶対周波数と相対周波数の違いは何ですか?
絶対周波数と相対周波数の違いは、データの表現方法です。絶対頻度は、単にデータセット内に特定の値が出現する回数です。一方、相対頻度は、データセットの合計サイズに対する絶対頻度が表す割合またはパーセンテージを指します。
たとえば、友人の年齢のリストがあり、20 歳の絶対頻度が 4 である場合、これは、20 という値がリストに 4 回出現することを意味します。ただし、20 歳の相対頻度はリストの合計サイズによって異なります。リストに合計 50 の年齢がある場合、20 歳の相対度数は 4 ÷ 50 となり、8%、または 10 進数で 0.08 に相当します。
相対頻度は、データ セット全体に対する特定の値の割合に関する情報を提供するメトリックです。一方、絶対頻度は、データセット全体に対する比率を考慮せず、単に値が出現する回数を数えます。
絶対周波数の応用には何がありますか?
絶対周波数はさまざまな分野でさまざまな用途に使用できます。最も一般的なアプリケーションには次のようなものがあります。
統計
統計学では、絶対頻度は、データを数値または数量として記述および要約するために使用されます。最頻値などの中心傾向の尺度を計算したり、ヒストグラムなどのデータのグラフや視覚的表現を生成したりするために使用できます。
市場調査
これに関連して、絶対頻度は、人口動態、消費者の好み、購買行動などを分析するために使用できます。これにより、企業は視聴者をより深く理解し、マーケティング戦略を計画する際に情報に基づいた意思決定を行うことができます。
社会科学
社会学、心理学、政治学などの分野では、人間の行動、態度、意見、および社会科学に関連するその他の側面に関する研究で、定性的および定量的データを分析するために絶対頻度が使用されます。
健康科学
一方、医学やその他の健康科学では、病気の発生率、危険因子の有病率、症状や症状の分布などの疫学データを分析するために絶対頻度が使用されます。集団の健康を示すその他の指標。
前に見たように、絶対周波数にはかなり幅広い応用範囲があり、さまざまな方法で役立ちます。したがって、それが何であるかを知ることが不可欠です。
絶対周波数と数学的間隔の間にはどのような関係がありますか?
絶対頻度と数学的間隔の関係は、統計で絶対頻度を計算するためにデータを間隔または範囲にグループ化する方法です。
数学的間隔は、データをカテゴリまたはクラスにグループ化するために使用される事前定義された値の範囲です。絶対頻度は、各間隔またはクラスに含まれる観測値の数を指します。
言い換えれば、広範囲の値を持つ連続データまたは可変データを扱う場合、分析と表示を容易にするために、データを数学的間隔にグループ化する方が便利で実用的である可能性があります。絶対頻度は、指定された各間隔または範囲内に含まれる観測値の数をカウントすることによって取得されます。
たとえば、18 歳から 80 歳までの人々のサンプルの年齢のデータセットがあるとします。データを 10 年間隔にグループ化することにした場合、数学的な間隔は 18 ～ 28、29 ～ 39、40 ～ 50、51 ～ 61、62 ～ 72、および 73 ～ 83 になります。
絶対周波数の例
絶対周波数とは何かを理解したところで、その機能と重要性をもう少し詳しく理解するために、いくつかの実践的な例を見てみましょう。
例 1: 生徒のサンプルの年齢
100 人の生徒の年齢サンプルがあり、データを 5 年間隔にグループ化することにしたとします。数学的な間隔は、10 ～ 14、15 ～ 19、20 ～ 24、25 ～ 29 などとなります。絶対頻度は、これらの各間隔に該当する生徒の数を数えることによって取得されます。たとえば、次のようになります。
- インターバル 10 ～ 14: 生徒 12 人
- インターバル 15 ～ 19: 生徒 28 名
- インターバル 20 ～ 24: 生徒 30 名
- インターバル 25 ～ 29: 生徒 18 人
間隔ごとに同様に続きます。この場合の絶対頻度は、各年齢グループの生徒の数を表します。
例 2: 企業の年間売上高
ビジネスを経営していて、従業員の年収を分析したいとします。あなたは、収入を 10,000 ドルの間隔にグループ化することにしました。数学的間隔は、0 ～ 10,000、10,001 ～ 20,000、20,001 ～ 30,000 などとなります。絶対頻度は、各間隔内に収入が含まれる従業員の数を数えることによって取得されます。次に例を示します。
- 範囲 0 ～ 10,000: 従業員 15 人
- 範囲 10,001 ～ 20,000: 従業員 22 名
- 範囲 20,001 ～ 30,000: 従業員 12 人
間隔ごとに同様に続きます。この場合の絶対頻度は、特定の範囲ごとに収入がある従業員の数を表します。
これらは、さまざまなコンテキストで絶対頻度を数学的間隔で使用できる方法の 2 つの例にすぎません。数学的間隔は分析の状況や目的に応じて変化する可能性があることに留意することが重要です。