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頻度テーブルは、データセット内の特定のタイプのデータムの出現回数を説明するのに役立ちます。頻度分布とも呼ばれる頻度表は、記述統計を表示するための最も基本的なツールの1つです。頻度表は、データの分布を一目で参照するために広く利用されています。解釈が簡単で、かなり簡潔な方法で大きなデータセットを表示できます。頻度表は、データセット内の明らかな傾向を識別するのに役立ち、同じタイプのデータセット間でデータを比較するために使用できます。ただし、すべてのアプリケーションに適切な頻度表はありません。極端な値（Xより大きいまたはYより小さい）がわかりにくくなる可能性があり、データのスキューと尖度の分析には役立ちません。
迅速なデータ可視化
頻度表を使用すると、大まかな検査だけで、データセット内の外れ値や重要な傾向をすばやく明らかにできます。たとえば、クラス全体の成績をすばやく確認するために、教師は頻度表に中期の生徒の成績を表示する場合があります。頻度の列の数字は、その成績を受け取った生徒の数を表します。 25人の生徒のクラスの場合、受け取った文字の成績の頻度分布は次のようになります。成績頻度A .............. 7 B ........... ..13 C .............. 3 D .............. 2
相対存在量の視覚化
頻度表は、研究者がサンプル内の特定の各ターゲットデータの相対的な量を調べるのに役立ちます。相対存在量は、データセットのどのくらいがターゲットデータで構成されているかを表します。相対存在量はしばしば頻度ヒストグラムとして表されますが、頻度表に簡単に表示できます。中期評点の同じ頻度分布を考慮してください。相対存在量は、特定の評点を獲得した学生の割合であり、データを考え直さずに概念化するのに役立ちます。たとえば、各評点の発生率を表示する追加された列を使用すると、データを詳細に調査する必要なく、クラスの半分以上がBを獲得したことが簡単にわかります。
グレード頻度相対存在量（％頻度）A .............. 7 .............. 28％B ......... .... 13 ............ 52％C .............. 3 ............. 12％ D .............. 2 .............. 8％
複雑なデータセットは間隔に分類する必要がある
欠点の1つは、頻度表に表示される複雑なデータセットを理解することが難しいことです。頻度テーブルを使用して視覚化を容易にするために、大きなデータセットを間隔クラスに分割できます。たとえば、次の100人に年齢を尋ねると、おそらく3から93までの幅広い回答が得られるでしょう。頻度表にすべての年齢の行を含めるのではなく、データを0〜10年、11〜20年、21〜30年などの間隔に分類できます。これは、グループ化された頻度分布とも呼ばれます。
周波数表はスキューと尖度をわかりにくくする
ヒストグラムに表示されない限り、データの歪度と尖度は度数分布表ですぐにはわかりません。歪度は、データがどの方向に向かうのかを示します。上記の25人の生徒の中間成績の頻度を示すグラフのX軸全体に成績が表示された場合、分布はAsとBの方向にゆがみます。 Kurtosisは、データの中心ピークについて説明します。正規分布に沿ったものであるか（滑らかなベルカーブであるか、高くて鋭いものであるか）。この例で中間グレードをグラフ化すると、Bに高いピークがあり、低いグレードの分布で急激な低下が見られます。