1 / 59

Hoofdstuk 2: Frequentieverdelingen

Hoofdstuk 2: Frequentieverdelingen. Absolute, relatieve en cumulatieve frequentie Tabellen en grafieken 1. Frequentietabellen 2. Classificeren van waarnemingen 3. Grafieken. Absolute, relatieve en cumulatieve frequentie. Gegevens, data = ongeordend aanschouwelijk voorstellen:

kuame-wong
Download Presentation

Hoofdstuk 2: Frequentieverdelingen

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Hoofdstuk 2:Frequentieverdelingen • Absolute, relatieve en cumulatieve frequentie • Tabellen en grafieken 1. Frequentietabellen 2. Classificeren van waarnemingen 3. Grafieken

  2. Absolute, relatieve en cumulatieve frequentie Gegevens, data = ongeordend aanschouwelijk voorstellen: • in tabelvorm • grafisch Classificeren datareductie informatieverlies

  3. De absolute frequentie Totaal aantal waarnemingen: • populatiegrootte: N • steekproefgrootte: n Absolute frequentie f = het aantal keren dat een kenmerk Xi wordt waargenomen (geteld) 3 stappen: selecteren, sorteren, tellen

  4. De relatieve frequentie Relatieve frequentie rel.fi = absolute frequentie gedeeld door de totale frequentie • in decimalen (fractie van 1) • in procenten Som relatieve frequenties = 1 of 100%

  5. De cumulatieve frequentie Ndz. een bepaalde volgorde in de uitkomsten (b.v. van klein naar groot): hoeveel waarnemingen zijn groter/kleiner dan een bepaalde waarde?

  6. De cumulatieve frequentie (2) • de cumulatieve frequentie vanaf de grootste waarde Fg = het aantal waarnemingen dat groter dan of gelijk is aan een bepaalde grenswaarde of hoeveel waarden zijn in het schaalpunt of erboven gelegen

  7. De cumulatieve frequentie (3) • de cumulatieve frequentie vanaf de kleinste waarde Fk = het aantal waarnemingen dat kleiner dan of gelijk is aan een bepaalde grenswaarde of hoeveel waarden zijn in het schaalpunt of eronder gelegen

  8. De cumulatieve frequentie (4) F = Fk + Fg = n + f n bij niet-geclassificeerde waarnemingen  F = Fk + Fg = n (of N) bij geclassificeerde waarnemingen ook: relatief cumulatieve frequenties

  9. Hoofdstuk 2: Tabellen en grafieken • Frequentietabellen rijen, kolommen, velden/cellen Richtlijnen: • een tabel moet overzichtelijker zijn dan de lijst aparte waarnemingen • bij voorkeur indelen naar maximum drie gezichtsvelden • getallen met meer dan 3 cijfers worden afgerond • internationale afspraken voor gebruik van tekens

  10. Classificeren van waarnemingen (1) • Classificeren = samennemen van naburige schaalpunten van een variabele in een beperkt aantal klassen Doel: data-reductie

  11. Classificeren van waarnemingen (2) 3 manieren: • zoals het de onderzoeker uitkomt • zó dat elke klasse evenveel van de oorspronkelijke schaalpunten bevat (elke klasse is even breed) • zó dat iedere klasse een bepaald aantal –gelijk of ongelijk- waarnemingen bevat

  12. Classificeren van waarnemingen (3) Aanbevelingen voor het classificeren van waarnemingen: • het aantal klassen ligt bij voorkeur tussen 5 en 20; vuistregel is ongeveer √n klassen te nemen • men streeft naar een gelijk klasse-interval (gelijke klassebreedte) • vermijdt lege klassen of klassen met weinig waarnemingen (frequentieverdelingen « met een staart »)

  13. Classificeren van waarnemingen (4) • vermijdt open klassen aan het begin of einde (soms echter noodzakelijk) • klassegrenzen mogen elkaar niet overlappen en moeten aaneensluiten (categorisch systeem!) • voor klassegrenzen en –middens kiest men best ronde getallen • bepaalt men de klassegrenzen op één rang meer dan de waarnemingen, dan kan er nooit twijfel bestaan in welke klasse een waarneming valt.

  14. Keuze klassegrenzen en –middens (mi) [161 cm – 171 cm[mi = 166 cm [171 cm – 181 cm[ 176 cm ]160 cm – 170 cm] mi = 165 cm ]170 cm – 180 cm] 175 cm 160,5 cm – 170,5 cm mi = 165,5 cm 170,5 cm – 180,5 cm 175,5 cm

  15. Stap voor stap (1) Waarnemingsresultaten hoogste: Xmax. turven: frequenties laagste: Xmin. Uitbijters? Ja  schrappen aan beide uiteinden Range: R = Xmax. – Xmin.

  16. Stap voor stap (2) Bepaling klassebreedte: i = R / √ n als n<40: R/6 als n>400: R/20 Kleinste waarneming moet in de laagste klasse liggen Bepaling klassemiddens: mi = (bi + Bi ) / 2

  17. Frequentietabel: voorbeeld Lichaamslengte 35 studenten van een klas Cumulatieve frequenties bepaald op de benedengrens!

  18. Frequentiedichtheid Wat? Frequentiedichtheid = frequentie/klassebreedte fd = fi / i Nut? Om klassen te vergelijken met ongelijke klassebreedte Belangrijkste klasse is deze met de hoogste frequentiedichtheid (dichtste bezetting)

  19. Stem and leaf-diagram Wat? Combinatie van een tabel en een grafiek Voorbeeld: afstand huis-school van 43 studenten 90°

  20. Hoofdstuk 2: Grafieken Indeling: • frequentiediagrammen • tijdreeksgrafieken • spreidings- of correlatiediagrammen • specifieke voorstellingswijzen

  21. Grafieken (1):frequentiediagrammen 3 soorten: • histogrammen en kolommendiagrammen • frequentieveelhoeken (-polygonen) • frequentiecurven (waarschijnlijkheidsverdelingen)

  22. Frequentiediagrammen Algemeen kenmerk: vertikale as = frequentieas • absolute frequentie (fi ) • relatieve frequentie (rel.fi ) • cumulatieve frequentie • vanaf de kleinste waarde (Fk ) • vanaf de grootste waarde (Fg ) • relatief cumulatieve frequenties (rel.Fk en rel.Fg ) horizontale as = meetschaal

  23. Histogram continue kenmerken reeks rechthoeken opp. evenredig met frequentie kenmerk sluiten aan elkaar absoluut, relatief, cumulatief, relatief cumulatief twee- en driedimensionaal Kolommendiagram discontinue kenmerken los van elkaar getekend grotere vrijheid in de vorm (b.v. cilinders, objecten …) Histogrammen en kolommendiagrammen

  24. Frequentiediagrammen: voorbeeld (1)Lichaamslengte 35 studenten van een klas Cumulatieve frequenties bepaald op de benedengrens!

  25. Frequentiediagrammen: voorbeelden (2) 1. Absoluut histogram

  26. Frequentiediagrammen: voorbeelden (3) 2. Staafdiagram 3. Frequentieveelhoek/-polygoon

  27. 4. Relatief cumulatief frequentiehistogram vanaf de kleinste waarde 5. Relatief cumulatief frequentiepolygoon vanaf de kleinste waarde Frequentiediagrammen:voorbeelden (4) De (relatief) cumulatieve frequentie- veelhoeken worden geconstrueerd op de benedengrens (of bovengrens)

  28. Histogrammen: varianten • puntendiagram klassemiddens • staafdiagram loodrechte projectie van de klassemiddens • frequentieveelhoek (-polygoon) klassemiddens verbinden; uiterste klassen verbinden met klassemiddens fictieve aanliggende klassen met nulfrequentie • frequentiecurve klassemiddens verbinden door vloeiende lijn

  29. Gestapelde frequentiediagrammen Mogelijkheid om histogrammen en kolommendiagrammen te stapelen - absoluut - relatief - voordeel: evolutie van het totaal is gemakke-lijker af te lezen - nadeel: evolutie van de aparte kenmerken is moeilijk of niet af te lezen

  30. « Een grafiekje om bestwil »: misleiding met grafieken • nulpunt/nullijn houdt geen verband met de resultaten en er wordt geen scheurlijn/breuklijn gebruikt • de verhouding op de assen klopt niet met de realiteit • de kolommen worden uitgezet op een stijgende lijn (dus niet op dezelfde hoogte) • de afstanden op de X-as zijn niet evenredig (bepaalde periodes worden weggelaten) • bepaalde resultaten worden extra in de verf gezet, b.v. op een cirkeldiagram « Kans op onjuiste diagrammen in een jaarverslag is 47% »

  31. Aanbevelingen voor grafieken • bij niet rangschikbare kenmerken: volgorde staven/kolommen speelt geen rol; aanbeveling: rangschikken van klein naar groot of van groot naar klein • ondelinge afstand tussen de kolommen is willekeurig • klassen samenvoegen: de totale frequentie delen door het aantal samengenomen klassen • soms is het nuttig de oorsprong van het assenstelsel te verleggen: gebruik een scheurlijn of breuklijn • op de assen: schaalpunten en meeteenheid vermelden, niet de exacte waarnemingen.

  32. Waarschijnlijkheidsverdelingen • homogene verdelingen • normale verdelingen: - spits, normaal en vlak • scheve verdelingen: • scheef naar links • scheef naar rechts • eentoppige, tweetoppige en meertoppige verdelingen • U-vormige verdelingen • J-vormige en omgekeerd J-vormige verdelingen

  33. Hoofdstuk 2: Grafieken Indeling: • frequentiediagrammen • tijdreeksgrafieken • spreidings- of correlatiediagrammen • specifieke voorstellingswijzen

  34. Tijdreeksgrafieken Algemeen kenmerk: horizontale as = tijdsas vertikale as = meetschaal Soorten: • lijn(en)diagram • stralendiagram • sterdiagram, poolcurve of radardiagram

  35. Tijdreeksgrafieken (1):lijn(en)diagram b.v. verloop beurskoersen temperatuurverloop in een maand evolutie elektriciteitsverbruik in 24u

  36. Tijdreeksgrafieken (2):stralendiagram (1) Het resultaat in de basisperiode wordt gelijkgesteld aan 100 en alle volgende uitslagen worden omgerekend naar die basis

  37. Stralendiagram (2):

  38. Stralendiagram (3) • Voordelen: - relatieve groei onmiddellijk af te lezen - resultaten gemakkelijk te vergelijken • Nadelen: - geen absolute resultaten - onmogelijk af te lezen welke reeks de hoogste scores heeft

  39. Tijdreeksgrafieken (3):radardiagram/poolcurve/sterdiagram Concentrisch opgebouwde grafiek, af te lezen in wijzerszin toepassingen: - samenstellen homogene teams (complementaire vaardigheden) - bezettingsgraden infrastructuren in bepaalde periode - kwaliteitsvergelijking reeks producten - illustreren van het seizoenkarakter van verschijnselen

  40. Radardiagram/poolcurve/sterdiagram (2)

  41. Radardiagram/poolcurve/sterdiagram (3) • Voordelen: - moderne vorm van grafische voorstelling - mogelijk veel info op één grafiek - bij goed gebruik zeer praktisch • Nadelen: - zeer specifiek - moeilijk af te lezen door de leek - als de volgorde van de uitslagen wordt gewijzigd, dan verandert de vorm/het uitzicht van de grafiek

  42. Hoofdstuk 2: Grafieken Indeling: • frequentiediagrammen • tijdreeksgrafieken • spreidings- of correlatiediagrammen • specifieke voorstellingswijzen

  43. Spreidings-, correlatie- of scatterdiagrammen (1) Gebruik: om grafisch de samenhang tussen twee kenmerken na te gaan Opbouw: horizontale as: kenmerk 1 = oorzaak vertikale as: kenmerk 2 = gevolg de bekomen combinaties liggen meestal in het eerste kwadrant van de grafiek

  44. Spreidingsdiagrammen (2) Soorten: • correlatiediagrammen • laddergrafieken • grafiek van Claparède

  45. Correlatiediagrammen

  46. Laddergrafieken Wat? Visuele methode om samenhang tussen twee kenmerken te illustreren Hoe? 2 reeksen uitslagen rangschikken (van klein naar groot of omgekeerd)  corresponderende rangorden verbinden - geen snijpunten: volmaakte ladder: 100% positieve correlatie - 1 snijpunt: volmaakte negatieve correlatie: 100% neg. corr. - veel snijpunten: geen correlatie Opm. 1 afwijkende uitslag kan zorgen voor heel wat snijpunten

  47. Grafiek van Claparède Wat? 2 tijdreeksgrafieken boven elkaar geplakt Aflezing? - grafieken evenwijdig: grote positieve correlatie - 1 snijpunt: grote negatieve correlatie - veel snijpunten: weinig/geen correlatie

  48. Hoofdstuk 2: Grafieken Indeling: • frequentiediagrammen • tijdreeksgrafieken • spreidings- of correlatiediagrammen • specifieke voorstellingswijzen

  49. Grafieken: specifieke voorstellingswijzen Overzicht: • cirkeldiagrammen en taartpuntdiagrammen • stroomdiagrammen (flow-charts) • beeldstatistieken • cartogrammen • driehoeksdiagrammen • bevolkingspiramiden

  50. Grafieken: specifieke voorstellingswijzen Overzicht: • cirkeldiagrammen en taartpuntdiagrammen • stroomdiagrammen (flow-charts) • beeldstatistieken • cartogrammen • driehoeksdiagrammen • bevolkingspiramiden

More Related