Frequency table & Historgram

도수 분포표(Frequency table)

• 기술통계에 해당되는 기법이다.

• 도수분포표를 직역하면 빈도표이다. 도수 분포표란 자료의 분포를 몇개의 구간으로 나누고, 나누어진 구간에 속하는 자료가 몇개인지 정리한 표이다.

• 구간을 나누는 이유는 개별적으로 하나씩 데이터를 보는 것 보다 전체적인 데이터 분포를 보는것이 더 보기 좋기 때문이다. 예를들어 55명의 학생의 수학 점수 데이터를 가지고 있다고 가정하고 데이터를 하나하나 보는것은 보기 불편할 것이다. 하지만 0-10점, 10- 20점 ~ 90-100점 이런식으로 구간을 나누어서 각 구간에 해당되는 점수를 넣어 데이터를 본다면 한눈에 보기좋은 형태로 55명의 수학 점수 분포를 파악할 수 있다.

도수 분포표 만들기

• 자료의 갯수를 센다. => 55개

• 자료 내에서 최소값, 최대값을 구한다. = > 최대값: 97 / 최소값: 52

• 몇개의 구간으로 나눌지 결정한다. => 5개 구간

1. 자료의 개수나 분포에 따라서 달라져야한다.
2. 각 구간에 5개 이상의 숫자가 들어가는 것이 좋다
3. 너무 많은 구간을 나누지 않도록 하며 평균적으로 5-15구간이 좋다.

• 구간의 폭을 구한다. => 9

1. 구간 폭 = (최대값-최소값)/구간수 = (97-53) / 5 = 8.8
2. 되도록이면 정수, 짝수, 5의 배수를 사용할 것 = 8.8 => 9

• 구간별 자료의 갯수(도수)를 구한다.

히스토그램(Historgram)

• 도수 분포표를 시각적으로 표현한 막대 그래프

• 위 도수분포표는 구간의 수가 5개밖에 없어서 쉽게 표로 볼수 있었지만 구간이 10개 이상이라면 도수분포표 내부의 숫자가 너무 많다. 따라서 데이터를 한눈에 보기 어려울 것이다. 이런 상황에서 도수분포표를 한눈에 보기 쉽게 시각화 해주는 것이 히스토그램이다.

• 히스토그램의 x축(가로축)은 구간을 나타내며, y축(세로축)은 각 구간별 빈도수를 나타낸다.

• 히스토그램은 구간별 빈도수를 알수있고, 그 빈도수는 히스토그램의 모양을 나타낸다. 또한 히스토그램의 모양으로 데이터가 어떻게 생겼는지 한눈에 볼 수 있다.

• 히스토그램을 이용하여 우리가 수집한 데이터를 요약하여 전체적인 생김새(분포)를 파악할 수 있는 것이다.