상대 빈도는 사용 가능한 총 관찰 수 또는 데이터에 대한 특정 이벤트 또는 값의 비율 또는 백분율을 표현할 수 있는 통계 개념입니다. 전체 데이터 세트에 대한 값의 비율을 이해할 수 있는 측정값입니다.
예를 들어 표본 100명의 성별 분포를 분석하여 여성이 60명, 남성이 40명이라는 것을 발견하면 여성의 상대빈도는 60%, 남성의 상대빈도는 40%가 됩니다. %. 이렇게 하면 표본에서 각 성별의 비율을 명확하게 알 수 있습니다.
상대빈도는 우리에게 무엇을 말해주는가?
상대 빈도는 데이터 세트에서 이벤트나 값의 중요성이나 확산을 상대적으로 측정한 것입니다 . 예를 들어, 한 학급에서 시험에 합격한 학생 수에 대한 데이터가 있는 경우 상대 빈도는 시험에 응시한 총 학생 수와 비교하여 합격한 학생의 비율을 제공합니다.
간단히 말해서, 상대 빈도는 사용 가능한 총 관찰 수 또는 데이터에 대한 특정 이벤트 또는 값의 비율 또는 백분율을 표현할 수 있는 통계적 척도입니다. 이는 데이터 세트에서 다양한 이벤트나 값의 상대적 중요성을 이해하는 데 유용한 도구이며, 합산하면 100%가 되는 백분율로 표시됩니다.
상대빈도는 어떻게 계산되나요?
실제로 상대도수를 계산하는 과정은 그리 복잡하지 않습니다. 따라서 다음 단락에서 가장 간단한 방법으로 설명합니다.
상대 빈도를 계산하려면 절대 빈도를 관측치의 총 값으로 나누는 것부터 시작해야 합니다.
그런 다음 결과에 100을 곱하여 백분율로 표시합니다. 상대도수를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.
상대 빈도 = (사건의 절대 빈도 ¼ 특정 값) ¼ (관찰 또는 전체 데이터) 100
이제 이 프로세스를 좀 더 잘 이해하기 위해 다음 실제 예를 검토해 보겠습니다.
학생 그룹의 일일 학습 시간에 대한 정보가 포함된 데이터세트가 있다고 가정해 보겠습니다. 데이터는 다음과 같습니다:
- 학생 1: 3시간
- 학생 2: 4시간
- 학생 3: 2시간
- 학생 4: 5시간
- 학생 5: 3시간
이 경우 계산하려는 특정 이벤트 또는 값은 하루 학습 시간입니다. 데이터 세트에 5명의 학생이 있으므로 사용 가능한 총 관찰 또는 데이터 수는 5개입니다.
1단계: 절대 빈도 계산
먼저, 데이터 세트에서 특정 이벤트나 값이 발생하는 횟수인 절대 빈도를 계산해야 합니다. 이 경우 일일 학습 시간별로 다음과 같은 절대 빈도가 있습니다.
- 3시간: 2명
- 4시간: 1명
- 2시간: 1명
- 5시간: 1명
2단계 : 상대도수 계산
다음으로, 하루에 각 학습시간의 절대빈도를 총 관찰횟수 또는 이용 가능한 데이터 수로 나누어 상대도수를 계산하겠습니다(5). 그런 다음 결과에 100을 곱하여 백분율로 표시됩니다.
3시간의 상대 빈도 = (3시간의 절대 빈도 ¼ 총 관측 횟수) 100
= (2 ¼ 5) 100 = 40%
4시간 동안의 상대 빈도 = (4시간 동안의 절대 빈도 ¼ 총 관측치) 100
= (1 ¼ 5) 100 = 20%
2시간의 상대 빈도 = (2시간의 절대 빈도 ¼ 총 관측 횟수) 100
= (1 ¼ 5) 100 = 20%
5시간의 상대 빈도 = (5시간의 절대 빈도 ¼ 총 관측 수) 100
= (1 ¼ 5) 100 = 20%
따라서 이 데이터 세트에서 하루 각 학습 시간의 상대 빈도는 3시간 동안 40%, 4시간 동안 20%, 2시간 동안 20%, 5시간 동안 20%입니다.
상대빈도는 어떻게 표현되나요?
상대 빈도는 백분율로 표시되며 총 관찰 수와 비교하여 특정 이벤트가 발생하는 횟수의 비율을 보여줍니다. 이는 절대적인 용어가 아닌 상대적인 빈도를 표현하는 방법입니다.
상대 빈도는 막대 그래프, 원형 차트 또는 백분율이 표시된 표로 표시할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 세트의 각 이벤트 비율을 명확하고 간결하게 시각화할 수 있으므로 결과를 더 쉽게 해석하고 다양한 이벤트를 비교할 수 있습니다.
상대 빈도와 절대 빈도의 차이점은 무엇입니까?
상대빈도는 전체 이벤트 수에 대한 특정 이벤트가 발생하는 횟수를 백분율로 나타낸 것이며, 절대빈도는 단순히 특정 이벤트가 발생한 전체 횟수를 의미합니다. 즉, 상대도수는 백분율로 표현되고 , 절대도수는 숫자로 표현됩니다 .
상대 주파수의 응용은 무엇입니까?
상대 빈도는 여러 분야에서 강력한 도구입니다. 예를 들어 통계에서는 관찰된 데이터를 기반으로 확률을 계산 하고 예측하는 데 사용됩니다.
이는 또한 소비자 선호도를 분석하기 위한 시장 조사에도 적용됩니다. 또한 과학 연구에서는 통계 표본 에서 특정 현상의 확산을 결정하는 데 사용됩니다.
일반적으로 상대 빈도는 관찰된 사건의 총 수에 비해 사건이 발생할 확률에 대한 명확하고 정량적인 관점을 제공합니다.
상대 빈도는 수학적 간격과 어떤 관련이 있습니까?
수학적 간격은 특정 범위 내의 상대 빈도를 나타내는 방법입니다. 예를 들어, 데이터를 범위로 나누고 각 범위의 상대 빈도를 계산할 수 있습니다.
이를 통해 다양한 카테고리 또는 그룹의 데이터 분포를 보다 자세하고 이해하기 쉽게 볼 수 있습니다. 수학적 간격은 데이터를 분석하고 데이터 세트의 패턴이나 추세를 시각화하는 데 유용한 도구입니다.
이는 다양한 범위의 상대 빈도를 명확하고 요약하여 표현하는 데 도움이 되며, 이는 데이터 분석 및 데이터 기반 의사 결정에 유용할 수 있습니다.
상대 빈도의 예
이제 상대 빈도가 무엇인지 더 잘 이해했으므로 이것이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해할 수 있도록 몇 가지 간단한 예를 보여줄 수 있습니다.
예시 1: 한 달 동안의 온도(섭씨 온도)
한 달 간의 일일 온도(섭씨 온도)에 대한 데이터가 있고 섭씨 5도 간격을 사용하여 상대 빈도를 계산하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 데이터는 다음과 같습니다:
12장, 15장, 17장, 18장, 20장, 22장, 23장, 25장, 26장, 27장, 29장, 30장, 32장, 33장, 34장, 35장, 36장, 38장, 40장, 42장, 44장, 45장, 47장, 49장, 50장
1단계 : 수학적 간격을 정의합니다.
이 경우 섭씨 5도 간격을 사용합니다. 첫 번째 간격은 10에서 14(10-14)이고 두 번째 간격은 15에서 19(15-19)입니다.
2단계 : 절대 빈도를 계산합니다.
각 간격에 대해 해당 범위에 속하는 데이터의 양을 계산합니다. 예를 들어 첫 번째 구간(10~14)에는 이 범위에 해당하는 데이터가 1개 있습니다.
3단계 : 상대 빈도를 계산합니다.
각 간격의 절대 빈도를 전체 데이터(이 경우 26)로 나누고 100을 곱하여 백분율을 구합니다. 예를 들어, 첫 번째 구간(10-14)에서 절대도수는 1이고 상대도수는 (1¼26) · 100 ≒ 3.85%이다.
4단계 : 다른 간격에 대해 프로세스를 반복합니다.
절대빈도를 계산하고 다른 구간에 대해서도 상대빈도를 계산하는 동일한 과정을 거칩니다.
예시 2: 월 소득(달러)
한 그룹의 월 소득에 대한 데이터가 달러로 있고 $1,000 간격을 사용하여 상대 빈도를 계산한다고 가정합니다. 데이터는 다음과 같습니다:
6 200, 6500, 6700, 7000
1단계 : 수학적 간격을 정의합니다.
이 경우 $1000 간격을 사용합니다. 첫 번째 간격은 1000~1999(1000~1999)이고, 두 번째 간격은 2000~2999(2000~2999)입니다.
2단계 : 절대 빈도를 계산합니다.
각 간격에 대해 해당 범위에 속하는 데이터의 양을 계산합니다. 예를 들어 첫 번째 구간(1000-1999)에는 월 소득이 이 범위에 속하는 사람이 3명 있습니다.
3단계 : 상대 빈도를 계산합니다.
각 간격의 절대 빈도를 전체 데이터(이 경우 24)로 나누고 100을 곱하여 백분율을 구합니다. 예를 들어, 첫 번째 구간(1000~1999)에서 절대도수는 3이고 상대도수는 (3¼24) · 100 ≒ 12.50%이다.
4단계 : 다른 간격에 대해 프로세스를 반복합니다.
절대빈도를 계산하고 다른 구간에 대해서도 상대빈도를 계산하는 동일한 과정을 거칩니다.