W statystyce, rozkład częstości jest listą wartości, które zmienna przyjmuje w próbce. Zazwyczaj jest to lista uporządkowana według ilości. Pokazuje on liczbę wystąpień każdej wartości. Na przykład, jeśli 100 osób oceni pięciopunktową skalę Likerta, oceniającą ich zgodę z pewnym stwierdzeniem na skali, na której 1 oznacza zdecydowaną zgodę, a 5 zdecydowaną niezgodę, rozkład częstości ich odpowiedzi może wyglądać następująco:
| Ocena (skala 1–5) | Częstość (f) | Częstość względna (f/n) | Procent |
|---|---|---|---|
| 1 | 10 | 0,10 | 10% |
| 2 | 20 | 0,20 | 20% |
| 3 | 30 | 0,30 | 30% |
| 4 | 25 | 0,25 | 25% |
| 5 | 15 | 0,15 | 15% |
| Razem | 100 | 100% |
Ta prosta tabela ma dwie wady. Gdy zmienna może przyjmować wartości ciągłe zamiast dyskretnych lub gdy liczba możliwych wartości jest zbyt duża, konstrukcja tabeli jest trudna, jeśli nie niemożliwa. W takich przypadkach stosuje się nieco inny schemat oparty na przedziałach wartości. Na przykład, jeśli weźmiemy pod uwagę wzrost uczniów w pewnej klasie, tabela częstości może wyglądać jak poniżej.
| Przedział wzrostu (cm) | Częstość (f) | Środek przedziału (m) | Cz. względna | Cz. skumulowana |
|---|---|---|---|---|
| 150–154 | 5 | 152 | 0,05 | 5 |
| 155–159 | 12 | 157 | 0,12 | 17 |
| 160–164 | 20 | 162 | 0,20 | 37 |
| 165–169 | 30 | 167 | 0,30 | 67 |
| 170–174 | 23 | 172 | 0,23 | 90 |
| 175–179 | 10 | 177 | 0,10 | 100 |
| Razem | 100 | 1,00 | 100 |
Rodzaje rozkładów częstości
- Częstość bezwzględna (f) — liczba obserwacji mających daną wartość lub należących do danego przedziału.
- Częstość względna — f podzielone przez n (liczebność próby). Często wyrażana jako ułamek lub procent.
- Częstość skumulowana (F) — suma częstości dla wszystkich wartości mniejszych lub równych danej; przydatna do odczytu kwartylów i mediany.
- Częstość procentowa — częstość względna pomnożona przez 100%.
Przedziały klasowe — jak je tworzyć
- Gdy wartości są ciągłe lub liczba różnych wartości jest duża, dzieli się zakres danych na równe przedziały (klasy). Dla każdej klasy oblicza się częstość.
- Na ogół wybiera się liczbę klas k w sposób rozsądny — zbyt mała k ukryje szczegóły, zbyt duża uczyni tabelę nieczytelną. Dwie popularne zasady:
- Reguła Sturgesa: k ≈ 1 + 3,322 log10(n). (Dobre przy umiarkowanych próbkach.)
- Alternatywnie: k ≈ sqrt(n). (Prosta reguła przy dużych próbkach.)
- Szerokość klasy obliczamy zwykle jako w ≈ (max − min) / k i zaokrąglamy do wygodnej wartości (np. 1, 2, 5, 10).
- Zalecane są klasy o równej szerokości; granice przedziałów należy ustalić tak, aby nie występowały luki ani nakładanie się (np. 150–154, 155–159 itd.).
- Dla danych miarowych ważne jest rozróżnienie między przedziałami zamkniętymi/otwartymi i granicami korygowanymi (granice rzeczywiste), szczególnie przy rysowaniu histogramu.
Obliczenia przy rozkładzie grupowanym
- Środek przedziału (m) = (dolna granica + górna granica) / 2 — wykorzystywany do estymacji miar położenia.
- Przybliżona średnia z danych grupowanych: średnia ≈ (Σ m_i·f_i) / n, gdzie m_i to środek i-tego przedziału.
- Przybliżenie wariancji i odchylenia standardowego również można obliczyć na podstawie środków klasowych (stosuje się formuły klasyczne dla danych z wagami f_i).
W naszym przykładzie z wysokościami obliczamy średnią przybliżoną:
- Σ m_i·f_i = 5·152 + 12·157 + 20·162 + 30·167 + 23·172 + 10·177 = 16 620
- Średnia ≈ 16 620 / 100 = 166,2 cm
Wykresy i interpretacja
- Histogram — wykres słupkowy dla danych grupowanych; wysokość słupka odpowiada częstości (lub częstości względnej) klasy. Przy zmiennych ciągłych słupki stykają się.
- Wykres częstości skumulowanej (ogive) — przydatny do odczytu mediany i kwartyli.
- Dla zmiennych dyskretnych (np. skala Likerta) zwykle używa się wykresu słupkowego z oddzielonymi słupkami.
Praktyczne wskazówki
- Przy małych próbkach lepiej pokazywać listę wartości i bezpośrednie częstości niż grupowanie.
- Przy grupowaniu wybieraj sensowny poziom zaokrąglenia granic, by tabele były czytelne.
- Podawaj zarówno częstości bezwzględne, jak i względne — to ułatwia porównania między próbkami o różnych rozmiarach.
- Histogram i tabela rozkładu częstości to podstawowe narzędzia eksploracji danych — pozwalają rozpoznać symetrię, skośność, outliery i przybliżyć miary tendencji centralnej.
W praktyce tabele częstości i histogramy łatwo tworzyć w programach takich jak Excel, R czy Python (biblioteki pandas/matplotlib), które automatyzują obliczanie klas i rysowanie wykresów.
