Koje su različite vrste interpretacije histograma?

Postoji mnogo različitih vrsta interpretacije histograma, koje su određene cjelokupnim oblikom grafikona. Dvije glavne razlike su simetrični histogrami i asimetrični histogrami. Unutar te dvije glavne razlike nalazi se niz drugih razlika, ovisno o distribucijama grafa. Razumijevanje različitih vrsta interpretacije histograma može omogućiti analitičarima da znaju nešto o podacima na prvi pogled.

Normalan oblik histograma poznat je kao oblik zvona ili zvonasta krivulja. Najveći broj točaka podataka nalazi se blizu središta grafikona, sa sve manjim brojem točaka na svakom kraju, koji se udaljava od središta. Kada se povuče crta, grubo koristeći vrhove šipki kao referentne točke, ona podsjeća na oblik zvona. Ovo je obrazac koji se najčešće javlja kada se analiziraju stvari koje se događaju u prirodnom svijetu.

Dvije tipične varijacije interpretacije simetričnog histograma su nenormalna kratkorepa i nenormalna dugorepa. U tim slučajevima, podatkovne točke su i dalje uglavnom ujednačene s obje strane, ali postoji određena razlika u distribuciji. U kratkotrajnoj interpretaciji histograma, podatkovne točke imaju tendenciju da se skupljaju oko središta. U dugotrajnom tumačenju, podatkovne točke imaju tendenciju da budu više raspoređene, ali još uvijek uglavnom ravnomjerno raspoređene na obje strane.

Druga varijacija simetričnog histograma je simetrična s odstupnicima. U tom slučaju mogu postojati značajne praznine unutar skupova podataka koje ostavljaju praznine u histogramu. Usprkos tome, histogram ostaje relativno simetričan jer se graničnici pojavljuju s obje strane. U nekim slučajevima mogu se izbaciti izvanredne vrijednosti jer nisu statistički značajne.

Druga glavna vrsta interpretacije histograma je asimetrična interpretacija. Kao i druga velika podjela, asimetrični histogrami se mogu dalje raščlaniti na podpodjele. Asimetrični histogrami su također poznati kao iskrivljeni histogrami, jer podatkovne točke favoriziraju jednu ili drugu stranu središta. Odstupanja mogu postojati i u iskrivljenim histogramima, ali obično ne utječu na oblik ili prosjeke, osim ako su ekstremni odstupnici.

Iskrivljenu ili asimetričnu interpretaciju histograma često je teško uistinu postići jer su podatkovne točke u velikoj mjeri favorizirane s jedne ili s druge strane. Često prosjeci mogu značiti vrlo malo u takvim skupovima podataka jer su toliko iskrivljeni. Prosjek možda nije doista u sredini histograma, a to smanjuje njegovu statističku značajnost.