Quali sono i diversi tipi di interpretazione dell'istogramma?
Esistono molti tipi diversi di interpretazione dell'istogramma, determinati dalla forma complessiva del grafico. Le due distinzioni principali sono istogrammi simmetrici e istogrammi asimmetrici. All'interno di queste due principali distinzioni ci sono un certo numero di altre distinzioni, a seconda delle distribuzioni del grafico. Comprendere i vari tipi di interpretazione dell'istogramma può far capire agli analisti qualcosa sui dati a prima vista.
La forma normale di un istogramma è nota come forma a campana o curva a campana. Il numero più alto di punti dati si trova vicino al centro del grafico, con quantità sempre più basse di punti su ciascuna estremità, allontanandosi dal centro. Quando viene disegnata una linea, usando approssimativamente le parti superiori delle barre come punti di riferimento, assomiglia alla forma di una campana. Questo è il modello che si verifica più spesso quando si analizzano le cose che si verificano nel mondo naturale.
Due varianti tipiche dell'interpretazione dell'istogramma simmetrico sono la coda normale non normale e la coda lunga non normale. In questi casi, i punti dati tendono ad essere per lo più anche su entrambi i lati, ma c'è una certa differenza nella distribuzione. In una interpretazione dell'istogramma dalla coda corta, i punti dati tendono a raggrupparsi attorno al centro. In una interpretazione a coda lunga, i punti dati tendono ad essere più sparsi, ma per lo più distribuiti uniformemente su entrambi i lati.
Un'altra variante dell'istogramma simmetrico è simmetrica con valori anomali. In questo caso, potrebbero esserci vuoti significativi nei set di dati che lasciano vuoti nell'istogramma. Nonostante ciò, l'istogramma rimane relativamente simmetrico perché i valori anomali appaiono su entrambi i lati. In alcuni casi, i valori anomali possono essere eliminati perché non sono statisticamente significativi.
L'altro principale tipo di interpretazione per gli istogrammi è l'interpretazione asimmetrica. Come l'altra divisione principale, gli istogrammi asimmetrici possono essere ulteriormente suddivisi in suddivisioni. Gli istogrammi asimmetrici sono anche noti come istogrammi obliqui, poiché i punti dati favoriscono un lato del centro o l'altro lato. Gli outlier possono anche esistere in istogrammi distorti, ma di solito non influenzano la forma o le medie, a meno che non siano outlier estremi.
Un'interpretazione dell'istogramma obliqua o asimmetrica è spesso difficile da realizzare veramente perché i punti dati sono fortemente favoriti da una parte o dall'altra. Spesso, le medie possono significare molto poco in tali set di dati perché sono così distorte. La media potrebbe non essere veramente al centro dell'istogramma e questo tende a ridurne il significato statistico.