A cosa serve un voto di classe?

Il voto di classe È anche conosciuto come punto medio. È il valore che si trova al centro di una classe e rappresenta tutti i valori che si trovano in una determinata categoria. Fondamentalmente, viene utilizzato per svolgere il calcolo di vari parametri, come la media aritmetica o il deviazione standard.

Il valore del segno di classe, è anche molto utile trovare la variante di un insieme di una serie di dati che sono già raggruppati per classi e allo stesso tempo ci permette di capire la distanza che questi certi dati hanno dal centro.

A cosa serve un voto di classe?

Come accennato in precedenza, il voto di classe Ha una grande funzionalità per raggiungere la media aritmetica e la varianza di un certo gruppo di dati, che a loro volta sono già stati raggruppati in diverse classi.

La media aritmetica può essere definita come la somma di tutte quelle osservazioni ottenute dalla dimensione del campione. Se visto dal punto di vista fisico, può essere interpretato come il punto di pareggio di un gruppo di dati.

Il data mark serve per identificare completamente un set di dati, ma potrebbe essere molto rischioso, quindi bisogna tenere conto della differenza tra il punto di pareggio e i dati effettivi. Questi valori sono noti come derivazione della media aritmetica e, a loro volta, cercano di determinare come può variare la media aritmetica dei dati.

Il modo più comune per trovare questo valore è attraverso la varianza. Questa varianza è la media dei quadrati delle deviazioni dalla media aritmetica. Per eseguire il calcolo sia della varianza che della media aritmetica di un gruppo di dati trovati in una classe, è necessario utilizzare alcune formule di riferimento.

Calcola un voto di classe

Come già detto in precedenza il mclasse arca è conosciuta come il punto medio di ogni intervallo. È il valore che rappresenta l'intero intervallo per eseguire i calcoli di alcuni parametri come la deviazione standard.

Per calcolarlo è necessario seguire i seguenti passaggi:

• Viene calcolato il voto di classe (Xi), che è la media di ciascun intervallo o il valore medio. Questo serve a rendere molto più semplice il calcolo delle diverse misurazioni di posizione e dispersione.
• Una volta scelto il numero di intervalli, è possibile determinare l'ampiezza di ciascuna classe o intervallo (C).
• Questa ampiezza deve essere uguale all'intervallo dei dati che è diviso nel numero di intervalli.
• Nel primo intervallo deve essere contenuto il valore di dati più basso e viceversa l'ultimo intervallo deve avere il valore di dati più alto.
• È necessario determinare il numero di intervalli o classe (K) utilizzati per poter eseguire il raggruppamento dei dati.
• Il più appropriato è avere tra 5 e 20 intervalli o classi (K).
• Nonostante ciò, se non si ha la certezza del numero di intervalli da utilizzare, si può applicare la regola detta Regola di Sturges. Con esso, è possibile avere un'approssimazione abbastanza accurata del numero di intervalli necessari per raggrupparli.
• Questa regola di Sturges permette di effettuare il calcolo della quantità di classe, una volta nota la dimensione della popolazione o del campione.

Com'è un voto di classe per i dati raggruppati?

All'interno di una tabella di dati raggruppati per intervalli, i valori reali assunti dal variabile. Per calcolare le misure di accentramento si deve considerare che i valori sono distribuiti uniformemente negli intervalli.

Ciò può verificarsi anche se dati simili vengono raggruppati in intervalli. Fatto ciò, corri il rischio di dimenticare i tuoi veri valori e vengono considerate solo le tue approssimazioni che la distribuzione uniforme dell'intervallo assume.

Tutto ciò può portare a variazioni nelle misurazioni centralizzate, una volta che i dati sono noto per essere separato o raggruppato per intervalli, il che significa che non sarà di grande taglia.

Se il campione contiene tra 30 o più dati, si consiglia di raggruppare i dati per classificazione di classe, quindi Vanno determinate le caratteristiche del campione e poi quelle della popolazione da cui proviene prese.

Prima di definire come determinare le caratteristiche di interesse quando i dati del campione sono raggruppati in classi, è molto importante sapere come dovrebbero essere separati i dati.

Per raggruppare i dati è necessario seguire i seguenti passaggi:

Determinare l'intervallo o il percorso dei dati

Intervallo = Valore più alto - Valore più basso

Imposta il numero di classi (K)

Per stabilire il numero di classi in cui verranno raggruppati i dati, è necessario disporre di una base come quelle che si possono vedere nella tabella seguente.

Dimensione del campione o numero di dati	Numero di classi
Meno di 50	Dal 5 al 7
Da 50 a 99	Dalle 6 alle 10
Da 100 a 250	da 7 a 12
Più di 250	da 10 a 20