Fréquence, tableaux de fréquence et niveaux de mesure

T'es-tu déjà demandé comment ton professeur pouvait conserver les résultats d'un test ? Ou peut-être comment il peut enregistrer les informations pour trouver les résultats les plus courants ? Lorsque des données sont collectées, il peut être utile de les trier et de les afficher de façon à ce qu'elles soient faciles à lire. C'est ce qu'on appelle parfois la représentation des données. Une façon de représenter les données est d'utiliser un tableau de fréquence.

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    La fréquence est un terme qui décrit le nombre de fois qu'une valeur apparaît dans une collection de données.

    Définition des tableaux de fréquence

    Un tableau de fréquence est un type de tableau utilisé pour représenter les différentes fréquences d'une collection de données.

    Steve lance 5 fois une pièce de monnaie à pile ou face. Il note les résultats de chaque pile ou face dans un tableau.

    Pile ou face Pile ou Face
    1Pile
    2Pile
    3Pile
    4Pile
    5Pile

    Steve lance encore 5 fois la pièce à pile ou face.

    Pile ou face Pile ou face
    1Pile
    2Pile
    3Pile
    4Pile
    5Tête

    Nous pouvons maintenant placer les résultats des deux tests dans un tableau de fréquence :

    Pile ou FaceScore Fréquence
    Pile|||| |6
    Pile||||4

    Ceci nous indique que sur les 10 lancers de pièces effectués par Steve, 6 ont abouti à pile et 4 à face.

    Exemples de tableaux de fréquence

    Un tableau de fréquence peut être utile lorsque tu as une grande quantité de données, parce qu'il regroupe les données en groupes, ce qui les rend plus faciles à comprendre.

    Un tableau de fréquence peut se présenter comme suit :

    VariableNombreFréquence
    1 - 5||||5
    6 - 10|||3
    11 - 15|||| ||7

    Comment créer un tableau de fréquence

    Pour créer un tableau de fréquence, tu dois d'abord examiner tes données et créer des groupes appropriés. La taille de tes groupes peut dépendre du nombre de variables que tu as. Une fois que tu as regroupé tes données, tu peux compter le nombre d'occurrences de chaque variable pour connaître la fréquence. Voyons un exemple :

    Une classe de 7e année a effectué un test de mathématiques. Les résultats, en pourcentage, des 25 élèves ont été enregistrés ci-dessous :

    6373394582
    2877643547
    9257855362
    6659469182
    7446284690

    Pour mettre ces données dans un tableau de fréquences, tu dois d'abord trouver les tailles des groupes, la plus petite variable est 28 et la plus grande est 92. Ces données pourraient être réparties en 7 groupes :

    Résultats des tests (%)
    25 - 35
    36 - 45
    46 - 55
    56 - 65
    66 - 75
    76 - 85
    86 - 95

    Tu peux maintenant passer en revue les données et marquer d'un trait de plume l'endroit où les variables se situent dans chaque groupe :

    Résultats du test (%)Tally
    25 - 35|||
    36 - 45||
    46 - 55||||
    56 - 65||||
    66 - 75|||
    76 - 85||||
    86 - 95|||

    Enfin, tu peux ajouter la colonne suivante, la fréquence pour chacun des groupes :

    Résultats du test (%)TallyFréquence
    25 - 35 |||3
    36 - 45||2
    46 - 55||||5
    56 - 65||||5
    66 - 75|||3
    76 - 85||||4
    86 - 95|||3

    À partir de ce tableau de fréquences, tu peux maintenant comprendre les données beaucoup plus facilement. En jetant un coup d'œil rapide, tu peux facilement voir que 5 élèves ont obtenu une note comprise entre 46 % et 55 % au test de mathématiques.

    Parfois, il n'y a qu'un petit nombre de variables, si c'est le cas, il n'est peut-être pas nécessaire de les regrouper. Par exemple, si tu étudies le nombre de frères et sœurs que les gens ont et que les variables vont de 0 à 4, tu peux simplement étudier chaque variable séparément.

    Un groupe d'élèves note le nombre de tasses de café qu'ils boivent par jour. Les résultats sont présentés ci-dessous :

    23610
    34223
    51142
    73251

    Pour mettre cela dans un tableau de fréquence, tu dois d'abord trouver les tailles des groupes, la plus petite variable est 0 et la plus grande variable est 6 :

    Nombre de cafés
    0-1
    2-3
    4-5
    6-7
    Tu peux maintenant passer en revue les données et marquer un point à l'endroit où les variables se situent dans chaque groupe :
    Nombre de cafésScore
    0-1||||
    2-3|||| ||||
    4-5||||
    6-7||

    Enfin, tu peux ajouter la colonne suivante, la fréquence pour chacun des groupes :

    Nombre de cafésTallyFréquence
    0-1||||5
    2-3||||||||9
    4-5||||4
    6-7||2

    En créant ce tableau de fréquences, tu peux maintenant lire beaucoup plus facilement que la quantité la plus courante de cafés qu'un groupe d'étudiants boit en une journée se situe entre 2 et 3.

    Niveau de mesure dans les statistiques

    Le niveau de mesure t'indique comment les données sont enregistrées. Il existe quatre niveaux de mesure différents utilisés dans les statistiques :

    • Nominal
    • Ordinaire
    • Intervalle
    • Rapport

    Nominal

    Le niveau nominal de mesure correspond à des données qui peuvent être catégorisées mais les données n'ont pas d'ordre.

    Lieu de naissance, couleur des yeux, sexe.

    Ordinal

    Le niveau de mesure ordinal correspond à des données qui peuvent être catégorisées et ordonnées. Bien qu'il y ait un ordre entre les données, tu ne peux pas voir les intervalles entre chaque variable.

    Enquête de satisfaction, 5 meilleurs buteurs.

    Intervalle

    Le niveau d'intervalle de mesure correspond à des données qui peuvent être catégorisées et classées et il existe une échelle sur laquelle tu connais la différence entre chacune des variables.

    Température, résultats d'examens.

    Rapport

    Le niveau de mesure du rapport donne un ordre aux variables, où il y a une différence entre les variables, ainsi qu'un véritable point zéro.

    Taille, âge.

    Le vrai zéro indique qu'il y a une absence de quelque chose sur l'échelle.

    Exemples de niveaux de mesure

    Des données sont recueillies auprès d'une classe pour connaître la couleur de cheveux la plus courante. Les résultats recueillis peuvent être considérés comme le niveau nominal de mesure puisque les données peuvent être catégorisées.

    Les poids de différents tas de sucre sont enregistrés. L'un des résultats indique 0 kg. Ce résultat peut être considéré commeleniveau de mesure ratio puisqu'il y a une chance qu'il y ait un vrai zéro dans les résultats .

    On demande à un groupe de personnes quel est leur niveau d'éducation le plus élevé. Les résultats recueillis peuvent être considérés comme un niveau de mesure ordinal puisqu'ils peuvent être classés et ordonnés.

    La température est enregistrée sur une période d'une semaine. Lorsque ces résultats sont collectés, les données peuvent être considérées comme relevant du niveau de mesure par intervalles, car la température présente des intervalles régulièrement espacés.

    Fréquence, tableaux de fréquence et niveaux de mesure - Principaux enseignements

    • Les tableaux de fréquence peuvent être utilisés pour afficher des données et aider à les comprendre facilement.
    • Pour créer un tableau de fréquence, tu dois d'abord regrouper tes données, avant de compter le nombre de variables qui entrent dans chaque groupe.
    • Il existe quatre niveaux de mesure :
      • Nominal
      • Ordinaire
      • Intervalle
      • Rapport
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    Fréquence, tableaux de fréquence et niveaux de mesure
    Questions fréquemment posées en Fréquence, tableaux de fréquence et niveaux de mesure
    Qu'est-ce que la fréquence en mathématiques ?
    La fréquence en mathématiques est le nombre de fois qu'un événement ou une valeur se produit dans un ensemble de données.
    Comment créer un tableau de fréquence ?
    Pour créer un tableau de fréquence, listez toutes les valeurs uniques d'un ensemble de données et comptez combien de fois chaque valeur apparaît.
    Quels sont les niveaux de mesure en statistiques ?
    Les niveaux de mesure en statistiques sont : nominal, ordinal, intervalle et ratio.
    Pourquoi utilise-t-on des tableaux de fréquence ?
    On utilise des tableaux de fréquence pour organiser des données et identifier les tendances ou patterns dans un ensemble de données.
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