Distribuição de frequências
A distribuição de frequências é um agrupamento de dados em classes, de tal forma que contabilizamos o número de ocorrências em cada classe. O número de ocorrências de uma determinada classe recebe o nome de frequência absoluta. O objetivo é apresentar os dados de uma maneira mais concisa e que nos permita extrair informação sobre seu comportamento. A seguir, apresentamos algumas definições necessárias à construção da distribuição de frequências.
- Frequência absoluta (ƒi): É o número de observações correspondente a cada classe. A frequência absoluta é, geralmente, chamada apenas de frequência.
- Frequência relativa (ƒri): É o quociente entre a frequência absoluta da classe correspondente e a soma das frequências (total observado), isto é, onde n representa o número total de observações.
- Frequência percentual (pi): É obtida multiplicando a frequência relativa por 100%.
- Frequência acumulada: É o total acumulado (soma) de todas as classes anteriores até a classe atual. Pode ser: frequência acumulada absoluta (Fi), frequência acumulada relativa (Fri), ou frequência acumulada percentual (Pi).
Distribuição de frequência pontual: dados discretos
A construção de uma tabela de distribuição de frequência pontual é equivalente à construção de uma tabela simples, onde se listam os diferentes valores observados da variável com suas frequências absolutas, denotadas por (ƒi) (o índice i corresponde ao número de linhas da Tabela) como é mostrado na Tabela abaixo. Utilizamos a distribuição de frequência pontual quando se trabalha com dados discretos. Um gráfico utilizado para representar este tipo de distribuição de frequência é o Gráfico de Barras.
Exemplo 1.6.1: Considere os dados do Exemplo 1.3.3. Construa a distribuição de frequências para este conjunto de dados e o gráfico de barras.
Número de pessoas com diabetes | Frequência(ƒi) | Frequência relativa (ƒri) | Frequência percentual | Frequência acumulada |
7 | 1 | 0,05 | 5 | 5 |
8 | 2 | 0,1 | 10 | 15 |
9 | 5 | 0,25 | 25 | 40 |
10 | 8 | 0,4 | 40 | 80 |
11 | 3 | 0,15 | 15 | 95 |
12 | 1 | 0,05 | 5 | 100 |
Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar o manual do usuário. |
Distribuição de frequência em intervalos de classes: Dados contínuos
Para dados quantitativos contínuos, geralmente resultantes de medições de características da qualidade de peças ou produtos, dividimos a faixa de variação dos dados em intervalos de classes. O menor valor da classe é denominado limite inferior (li) e o maior valor da classe é denominado limite superior (Li).
O intervalo ou classe pode ser representado das seguintes maneiras:
1. (li)(Li), onde o limite inferior da classe é incluído na contagem da frequência absoluta, mas o superior não;
2. (li)(Li) , onde o limite superior da classe é incluido na contagem, mas o inferior não.
2. (li)(Li) , onde o limite superior da classe é incluido na contagem, mas o inferior não.
Podemos escolher qualquer uma destas opções, mas é importante que deixemos claro no texto ou na tabela qual delas está sendo usada. Embora não seja necessário, os intervalos são frequentemente construídos de modo que todos tenham larguras iguais, o que facilita as comparações entre as classes.
Na tabela de distribuição de frequência, acrescentamos uma coluna com os pontos médios de cada intervalo de classe, denotada por xi. Esta é definida como a média dos limites da classe . Estes valores são utilizados na construção de gráficos.
Algumas indicações na construção de distribuição de frequências são:
- Na medida do possível, as classes deverão ter amplitudes iguais.
- Escolher os limites dos intervalos entre duas possíveis observações.
- O número de intervalos não deve ultrapassar 20.
- Escolher limites que facilitem o agrupamento.
- Marcar os pontos médios dos intervalos.
- Ao construir o histograma, cada retângulo deverá ter área proporcional à frequência relativa (ou à frequência absoluta, o que dá no mesmo) correspondente.
Histograma
Histograma é uma representação gráfica (um gráfico de barras verticais ou barras horizontais) da distribuição de frequências de um conjunto de dados quantitativos contínuos. O histograma pode ser um gráfico por valores absolutos ou frequência relativa ou densidade. No caso de densidade, a frequência relativa do intervalo i, (fri), é representada pela área de um retângulo que é colocado acima do ponto médio da classe i. Consequentemente, a área total do histograma (igual a soma das áreas de todos os retângulos) será igual a 1. Assim, ao construir o histograma, cada retângulo deverá ter área proporcional à frequência relativa (ou à frequência absoluta, o que é indiferente) correspondente. No caso em que os intervalos são de tamanhos (amplitudes) iguais, as alturas dos retângulos serão iguais às frequências relativas (ou iguais às frequências absolutas) dos intervalos correspondentes.
Exemplo 1.6.2: Considerando os dados do Exemplo 1.3.4, monte a distribuição de frequências e construa o histograma correspondente.
Como temos dados quantitativos contínuos, para construir a distribuição de frequências, vamos separar os dados em classes. Dividimos os dados em 8 classes de tamanhos iguais. A distribuição de frequências então é a seguinte
Classe | Frequência | Freq. Relativa | Porcentagem | Porc. Acumulada | Densidades | Ponto médio |
[4,2;4,4) | 12 | 0,06 | 6 | 6 | 0,3 | 4,3 |
[4,4;4,6) | 16 | 0,08 | 8 | 14 | 0,4 | 4,5 |
[4,6;4,8) | 31 | 0,15 | 15,5 | 29,5 | 0,775 | 4,7 |
[4,8;5,0) | 66 | 0,33 | 33 | 62,5 | 1,65 | 4,9 |
[5,0;5,2) | 35 | 0,17 | 17,5 | 80 | 0,875 | 5,1 |
[5,2;5,4) | 25 | 0,12 | 12,5 | 92,5 | 0,625 | 5,3 |
[5,4;5,6) | 11 | 0,06 | 5,5 | 98 | 0,275 | 5,5 |
[5,6;5,8) | 4 | 0,02 | 2 | 100 | 0,099 | 5,7 |
E então, construímos o histograma correspondente. Podemos utilizar o software Action para resolver este problema.
Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar o manual do usuário. |
Exemplo 1.6.3: Considerando os dados do Exemplo 1.3.4, construa o histograma de densidades correspondente
Para construir o histograma de densidades, basta que os retângulos tenham altura do tamanho da densidade de cada classe e largura do tamanho da classe. Neste caso, o histograma ficaria da seguinte forma:
fonte:www.portalaction.com.br
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