Un histogramme est un type de graphique à barres qui regroupe les données en intervalles. Le nombre de points à chaque intervalle est représentée par la hauteur des barres. Selon le site Web NetMBA, les intervalles sont calculés sur le "x" axe horizontal du graphique tandis que la fréquence est tracée sur l'axe vertical ou "y". La forme de l'histogramme détermine quel type d'analyse statistique que vous pouvez exécuter. La forme est déterminée par le biais, ou de la symétrie et de l'aplatissement, ou la hauteur. Déterminer la forme de votre histogramme en le comparant à six modèles classiques.
Instructions
1 Regardez le point central, qui est le plus haut sommet dans les données. Si le centre est au milieu et les données sont réparties de façon uniforme sur les deux côtés du milieu, puis la forme est normale.
2 Recherchez un motif de points de données soit sur le côté gauche ou à droite du centre. Si vous trouvez un groupe de points de données sur un seul côté du centre, puis la forme de votre histogramme est biaisée. Selon le site ASQ, la distribution asymétrique présente un pic hors-centre et une chaîne de données les plus extrêmes, appelé une queue, se éloignant de ce pic.
3 Examinez l'histogramme de pics multiples. S'il y a deux bosses distinctes dans l'histogramme, vous avez une forme bimodale. Vous pouvez avoir plusieurs bosses, ce qui signifie que vos clusters de données dans des zones séparées. Ceci est appelé une distribution multimodale.
4 Vérifiez pour un pic pointu à un bord avec une courbe en pente douce vers un côté. Vous trouverez ce type de forme dans un histogramme tronqué. Selon NetMBA, vous pouvez vous attendre à voir une forme tronquée si vous avez supprimé scores soit faible ou élevée de vos données.
5 Examiner la hauteur de chaque barre; si presque chaque bar est également élevé, la forme de votre histogramme est ressemblant à un plateau.
6 Rechercher des valeurs sur le côté droit ou côté gauche du plus haut sommet, séparés de la plupart des autres valeurs. Si vous avez ce motif, votre histogramme a une forme de valeurs aberrantes (un point qui ne se conforme pas à la tendance observée de données.)