Come si costruisce l'istogramma?

Come creare un istogramma

Un istogramma è un grafico a barre che rappresenta la distribuzione di una variabile continua. Si costruisce suddividendo l’intervallo dei valori in classi di uguale ampiezza. Ogni classe conta i dati che vi ricadono, considerando i valori coincidenti con i separatori nella classe superiore.

Passaggi per creare un istogramma:

1. Raccogli i dati: Raccogli i dati sulla variabile continua che vuoi rappresentare.

2. Calcola l’intervallo dei dati: Trova il valore più grande e il valore più piccolo nei dati. La differenza tra questi due valori è l’intervallo dei dati.

3. Determina le classi: Dividi l’intervallo dei dati in classi di uguale ampiezza. Il numero di classi dipende dai dati e dovrebbe essere compreso tra 5 e 20.

4. Calcola l’ampiezza della classe: Dividi l’intervallo dei dati per il numero di classi per trovare l’ampiezza della classe.

5. Identifica i limiti delle classi: Trova i limiti per ciascuna classe, che sono i valori che separano le classi. Il limite inferiore della prima classe è il valore più piccolo nei dati e il limite superiore dell’ultima classe è il valore più grande nei dati.

6. Assegna i dati alle classi: Assegna ciascun dato alla classe in cui ricade. Considera i valori coincidenti con i limiti delle classi nella classe superiore.

7. Conta i dati in ciascuna classe: Per ogni classe, conta il numero di dati che vi cadono.

8. Crea il grafico: Crea un grafico a barre con le classi sull’asse x e le frequenze delle classi sull’asse y.

Suggerimenti:

• Utilizza un software statistico o un foglio di calcolo per aiutare nella creazione dell’istogramma.
• Scegli un’ampiezza di classe appropriata che permetta di visualizzare chiaramente la distribuzione dei dati.
• Etichetta gli assi del grafico con le informazioni appropriate.
• Considera di aggiungere una curva di densità di probabilità all’istogramma per rappresentare la distribuzione dei dati se si dispone di un gran numero di dati.

Gli istogrammi sono strumenti utili per visualizzare la distribuzione dei dati e identificare tendenze, cluster e valori anomali.