먼저 두 개의 열이 있는 테이블을 만들며, 하나는 구성해야 하는 데이터의 제목이 있고 다른 하나는 빈도를 위한 열입니다. [필요한 경우 집계 표시를 위한 세 번째 열을 그립니다]. 그런 다음 데이터 세트에 제공된 항목을 살펴보고 그룹화되지 않은 빈도 분포 테이블 또는 그룹화된 빈도 분포 테이블 중 어느 것이 더 적합한지 결정합니다. 서로 다른 값의 큰 집합이 있는 경우 그룹화된 빈도 분포 테이블을 구성하는 것이 가장 좋습니다. 이제 첫 번째 열에 데이터 세트 값을 씁니다. 수집된 데이터에서 각 항목이 반복되는 횟수를 계산합니다. 즉, 계산을 통해 각 항목의 빈도를 찾은 다음 각 항목에 해당하는 두 번째 열에 빈도를 씁니다. 마지막으로 테이블의 마지막 행에 총 빈도를 씁니다.
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마라톤에 참가하는 참가자들을 생각해 보십시오. 참가자 수가 연령에 따라 어떻게 달라지는지 궁금하다고 가정해 보겠습니다. 이를 알아내기 위해 데이터는 6단계를 사용하여 구성된 빈도 분포 테이블을 사용하여 요약됩니다.
먼저, 데이터 밀도에 따라 5에서 20 사이의 클래스 수를 선택합니다. 여기서 클래스 수를 5개로 설정합니다.
가장 큰 숫자에서 가장 작은 것을 빼서 범위를 결정합니다. 이 범위를 클래스 수로 나누면 클래스 너비(클래스당 값의 범위)가 생성되며, 이는 편의상 반올림됩니다.
주어진 데이터의 최소값을 첫 번째 하위 클래스 한계라고 합니다.
이 값에 클래스 너비를 추가하여 두 번째 하위 클래스 제한을 결정합니다. 마찬가지로, 후속 하위 클래스 제한을 계산합니다.
다음으로, 두 번째 하위 클래스 제한에서 1을 빼서 첫 번째 상위 클래스 제한을 계산합니다. 마찬가지로, 나머지 상위 클래스 한계를 계산합니다.
두 번째 열에서 각 클래스 아래의 참가자에 대한 집계 표시를 배치합니다. 모든 집계 표시의 합은 각 클래스의 빈도를 제공합니다.