Qu'est-ce qu'une courbe de distribution de fréquence?

Une courbe de distribution de fréquence est un type de statistiques descriptives représentées comme un graphique qui démontre la fréquence de l'occurrence d'une variable donnée, où x représente une certaine mesure de l'occurrence de la variable et y représente le nombre de cas à chaque fréquence. Avec de très grandes populations, une courbe de distribution de fréquence ressemblerait à l'idéal statistique d'une courbe de cloche et assume les propriétés d'une distribution normale. La courbe de cloche - également connue sous le nom de courbe normale - est bien nommée. Il ressemble à une cloche arrondie avec des extrémités symétriques se rétrécissant vers le bas et vers une fréquence zéro à l'axe des x. La courbe de cloche est bissectée par la moyenne identique idéalisée (μ), la médiane et le mode de toutes les données mesurées, avec la moitié de chaque graphique de chaque côté.

Lorsqu'une courbe de distribution de fréquence d'échantillon est supposée posséder les propriétés d'une courbe de cloche idéale, les aspects de la population à l'étude peuvent également être supposés. En complémentLes formules statistiques standard peuvent donner un degré auquel de telles hypothèses peuvent être invoquées. Avec la courbe de cloche idéale, la moyenne, la médiane et le mode d'une population sont tous supposés égaux. Le calcul de l'écart type, σ, donne alors une mesure de la «propagation» des données de la population. Dans la courbe idéale, toutes les données totales d'une population sauf 0,25 pour cent se trouvent dans plus ou moins trois écarts-types par rapport à la moyenne de la courbe de distribution de fréquence, ou entre μ-3σ et μ + 3σ.

Bien que la courbe de cloche idéale diffère d'une courbe de distribution de fréquence d'échantillon de plusieurs manières, elle permet une compréhension supposée de la population de l'échantillon et même de l'emplacement d'une mesure dans la population globale de l'échantillon. Dans une courbe idéale, 68% des valeurs de la variable mesurées dans l'échantillon, et vraisemblablement dans la population, se feront à moins d'un SDéviation Tandard par rapport à la moyenne dans les deux sens, ou μ-1σ et μ + 1σ. Se déplaçant plus loin le long de la courbe de cloche, les valeurs de 95% de l'échantillon et de la population seront situées à l'intérieur de plus ou moins deux écarts-types de la moyenne, ou μ-2σ et μ + 2σ. Aux bords mêmes de la courbe de distribution de fréquence, tous sauf 0,25 pour cent se situe dans plus ou moins trois écarts-types. Ces mesures rares qui se situent dans les 0,25% au-delà des mesures de trois écarts-types sont connues sous le nom de valeurs aberrantes et sont souvent supprimées des données lorsque des calculs inférentiels ont lieu.