Quais são os diferentes tipos de interpretação do histograma?

Existem muitos tipos diferentes de interpretação do histograma, determinados pela forma geral do gráfico. As duas principais distinções são histogramas simétricos e histogramas assimétricos. Dentro dessas duas principais distinções estão várias outras distinções, dependendo das distribuições do gráfico. Compreender os vários tipos de interpretação do histograma pode permitir que os analistas saibam algo sobre os dados à primeira vista.

A forma normal de um histograma é conhecida como forma de sino, ou a curva de sino. O maior número de pontos de dados está localizado próximo ao centro do gráfico, com quantidades cada vez mais menores de pontos em cada extremidade, afastando -se do centro. Quando uma linha é desenhada, usando aproximadamente os topos das barras como pontos de referência, ela se assemelha à forma de um sino. Esse é o padrão que ocorre com mais frequência ao analisar coisas que ocorrem no mundo natural.

Duas variações típicas da interpretação do histograma simétrico são a cauda curta não normal eA cauda longa não normal. Nesses casos, os pontos de dados tendem a ainda estar em ambos os lados, mas há alguma diferença na distribuição. Em uma interpretação de histograma de cauda curta, os pontos de dados tendem a se acumular ao redor do centro. Em uma interpretação de cauda longa, os pontos de dados tendem a ser mais espalhados, mas ainda assim distribuídos em ambos os lados.

Outra variação do histograma simétrico é simétrica com outliers. Nesse caso, pode haver lacunas significativas nos conjuntos de dados que deixam lacunas no histograma. Apesar disso, o histograma permanece relativamente simétrico porque os outliers aparecem em ambos os lados. Em alguns casos, os outliers podem ser expulsos porque não são estatisticamente significativos.

O outro tipo importante de interpretação para histogramas é a interpretação assimétrica. Como a outra divisão importante, os histogramas assimétricos podem maisser dividido em subdivisões. Os histogramas assimétricos também são conhecidos como histogramas distorcidos, porque os pontos de dados favorecem um lado do centro ou o outro lado. Os outliers também podem existir em histogramas distorcidos, mas geralmente não afetam a forma ou as médias, a menos que sejam extremos extremos.

Uma interpretação do histograma distorcida ou assimétrica é frequentemente difícil de realizar realmente porque os pontos de dados são fortemente favorecidos a um lado ou ao outro. Muitas vezes, as médias podem significar muito pouco nesses conjuntos de dados porque são muito distorcidos. A média pode não estar realmente no meio do histograma, e isso tende a reduzir sua significância estatística.