Che cos'è un istogramma e come è fatto?

Statisticamente, il istogramma è un utile strumento che facilita la comprensione di dati numerici di difficile comprensione, sotto la possibilità di stabilire un'immagine ordinata e comprensibile.

Cosa si intende per istogramma?

UN istogrammaè la rappresentazione grafica sotto forma di barre, che simboleggia la distribuzione di un set di dati. In genere questo strumento viene utilizzato dalla statistica, la sua funzione è la visualizzazione grafica di numeri, variabili e cifre, per una visualizzazione ordinata e più chiara.

A causa del tipo di informazioni e del modo in cui sono disponibili, si ritiene che siano particolarmente utili in scienze sociali, consentendo il confronto dei dati di censimenti, sesso, alfabetizzazione, nascita, morte, eccetera.

In generale servono a fornire una visione o un panorama della distribuzione di un campione, in relazione ad una certa caratteristica quantitativa, permettendo di osservare la preferenza per parte dello stesso, evidenziando comportamenti, omogeneità o concordanza tra i diversi valori delle parti che compongono il campione, o in contrasto, rilevando il grado di dispersione del i valori.

Come si fa un istogramma?

Questa rappresentazione è sempre sotto forma di barre, l'estensione di ciascuna delle barre è proporzionale alla continuità dei valori che rappresenta.

L'asse orizzontale rappresenta i valori delle variabili dal più basso al più alto e l'asse verticale incorpora le frequenze, Solitamente vengono indicati i punteggi di classe, cioè la media dell'intervallo di raggruppamento dei dati, detta frequenza parente.

In modo da costruire correttamente un istogramma è necessario eseguire preventivamente la costruzione di una tabella di frequenza.

Le barre sono disegnate con la stessa larghezza e proporzionali all'intervallo, l'altezza sarà data dalla frequenza assoluta. Queste barre sono disegnate adiacenti, una accanto all'altra, senza intersecarsi, cioè le barre toccano le barre sui loro lati, a meno che non vi sia un intervallo di frequenza zero.

Oggi ci sono software applicativo statistico, che facilitano la costruzione di questi istogrammi, quindi dobbiamo concentrarci sulla loro interpretazione. Tuttavia, possono ancora essere eseguiti manualmente con l'uso di alcuni strumenti appropriati.

A cosa servono gli istogrammi?

Il gli istogrammi sono utili a:

• Interpretare in modo semplice la variazione dei dati.
• Fornire una visione chiara delle informazioni fornite dai dati, facilitandone l'interpretazione.
• Confronta i valori e identifica le possibili cause di un problema.
• Controlla le cause.
• Valutare le possibili soluzioni, una volta eliminate le cause del problema.

Caratteristiche di un istogramma

• Mostra la distribuzione di un set di dati.
• Grafico a barre verticale
• Mostra una barra attaccata a un'altra barra, senza spazi tra di esse.
• Ogni barra costituisce un sottoinsieme dei dati.
• Calcola l'accumulo o la tendenza, la variabilità o la dispersione e la distribuzione di un campione.
• Viene utilizzato per rappresentare variabili continue e variabili discrete.
• I dati sono raggruppati in classi, questi sono intervalli della stessa dimensione.

Tipi di istogramma

Esistono diversi tipi di rappresentazioni grafiche di questi, i più comuni sono:

Istogrammi a barre semplici

Rappresentano la frequenza semplice, assoluta o relativa, attraverso l'altezza impostata sulla barra, che deve essere proporzionale alla frequenza della classe che rappresenta.

Istogramma della barra composita

Viene utilizzato nella rappresentazione di 2 variabili, che vengono mostrate secondo la semplice frequenza della modalità variabile e la sua altezza è proporzionale ad essa.

Istogramma a barre in cluster

Viene utilizzato nella rappresentazione delle informazioni di due variabili, dove tramite una serie di barre rappresentano le diverse modalità.

Poligono di frequenza

È una rappresentazione grafica di linee che viene utilizzata per mostrare le frequenze assolute di tutti i valori in a distribuzione, dove si può osservare che l'altezza del punto attaccato al valore di una variabile è proporzionale all'assiduità di detto valore.

Percentuale testata

Si tratta di una rappresentazione grafica cumulativa, utile quando si persegue la rappresentazione della classe percentuale di ciascun valore nella distribuzione di frequenza.

Interpretazione di un istogramma

Valutazione delle caratteristiche chiave

In questa fase devono essere esaminati in dettaglio i picchi e la dispersione nella distribuzione. Valutare come la dimensione del campione potrebbe influenzare l'aspetto finale dell'istogramma.

Cerca indicatori di dati insoliti

I dati comunemente distorti e multimodali indicano un'anomalia nei dati, i valori anomali potrebbero indicare altri tipi di condizioni nei dati.

Quando ci sono dati distorti, i dati si trovano principalmente nella parte inferiore o superiore del grafico, questa asimmetria indica che tali dati possono essere distribuiti in modo anomalo.

Gli outlier sono valori che sono lontani da altri valori e possono influenzare in modo significativo i risultati.

Valutare l'adattamento in una distribuzione

Si verifica nei casi in cui l'istogramma mostra una linea di distribuzione molto stretta, quindi è necessario valutare quanto vicine siano le altezze delle barre e la forma della linea.

Se queste barre si avvicinano alla linea di distribuzione, i dati devono adattarsi correttamente alla distribuzione.

Valutazione e confronto dei gruppi

Nel caso in cui l'istogramma abbia gruppi di dati, il centro e la dispersione di questi gruppi devono essere confrontati e valutati.

Alla ricerca delle differenze tra i centri e delle dispersioni dei gruppi.

In conclusione vale la pena ricordare che ill'istogramma è considerato un compendio grafico dei valori derivato dalle variazioni di una data caratteristica, rappresentativo della frequenza con la quale le diverse categorie sono rappresentate all'interno di detto insieme.

Lo scopo principale di analisi e interpretazione degli istogrammi in statistica consiste nell'identificare e classificare un modello di variazione nel set di dati studiato ed eseguire un spiegazione pertinente e ammissibile per detto modello, dove la variazione è correlata al fenomeno in studia. Il risultato di questa analisi costituisce una possibile teoria sul processo o sulla causa del problema studiato e facilita la ricerca di possibili soluzioni.