Četnost

Verze z 16. 10. 2016, 00:09, kterou vytvořil Ondrej.Novak (diskuse | příspěvky)
(rozdíl) ← Starší verze | zobrazit aktuální verzi (rozdíl) | Novější verze → (rozdíl)

V matematické statistice je četnost veličina, která udává, kolik hodnot daného znaku se vyskytuje ve statistickém souboru. [1]

Jedná se o statistický znak, jenž nabývá hodnot x1, x2, ..., xn, kde n je rozsah uvažovaného statistického souboru. Celkový počet různých hodnot znaku x je k ≤ n. [2]

Druhy četností

Absolutní četnost

Pokud máme popsat nějaký větší soubor hodnot, bývá vhodné rozdělit hodnoty do intervalů. Číslům, která vyjadřují počet hodnot spadajících do jednotlivých intervalů, se říká absolutní četnosti. [3]

  • Součet absolutních četností dává celkový počet hodnot.
  • Počet statistických jednotek, jimž přisluší stejná hodnota znaku xj pro j = 1, 2, ..., k, označujeme jako nj. [1]

Relativní četnost

Relativní četnost je počet hodnot v daném intervalu vztažený k celkovému počtu hodnot. Vyjadřuje, jaké procento všech hodnot leží v daném intervalu.

  • Udává se obvykle jako desetinné číslo od 0 do 1.
  • Součet relativních četností je roven jedné.
  • Výhodou je nezávislost na počtu hodnot ve výběru. Proto jsou relativní četnosti vhodné i k porovnávání dvou výběrů o nestejných velikostech. [3]

Nelze pochopit (syntaktická chyba): {\displaystyle \sum_{j=1}^k ν_j=1}

  • Podíl četností nj hodnoty znaku xj a rozsahu souboru, označujeme jako νj, v praxi se vyjadřuje v procentech. [2]

Kumulativní absolutní četnost

  • Udává počet hodnot menších než zadané číslo[3].
  • Vyjadřuje součet všech předcházejících absolutních četností[1].

Kumulativní relativní četnost

  • Vyjadřuje procento hodnot menších než zadané číslo.
  • Vypočte se vydělením příslušné absolutní kumulativní četnosti celkovým počtem hodnot nebo sečtením relativních četností v intervalech, jejichž horní hranice je menší než zadané číslo[3].

Typy dat a konstrukce intervalů

Absolutní i relativní četnosti je možné počítat nejen pro kvantitativní data, ale i pro data nominální a ordinální. Pro ordinální data má často i smysl počítat kumulativní četnosti.
Aby se četnosti mohly sčítat, je nutno hlavně dodržet zásadu neslučitelnosti kategorií. Pokud by se kategorie překrývaly, byl by součet všech absolutních četností větší než celkový počet hodnot a součet relativních četností větší než jedna. To může komplikovat výpočty a je lépe se tomu vyhnout již v definici kategorií[4].

Kvůli přehlednosti a názornosti dat se používají nejrůznější grafická znázornění četností. Nejčastěji jde o graf výsečový, paprskový, histogram či polygon.

Zdroje

  1. 1,0 1,1 1,2 Reiterová, E. (2000). Základy statistiky pro studenty psychologie. (1. vyd., 101 s.) Olomouc: Univerzita Palackého.
  2. 2,0 2,1 Statistika Základní pojmy: Četnosti a jejich rozdělení. In: [online]. [cit. 2014-04-25]. Dostupné z: http://www.gymelg.cz/sites/default/files/chemie/Statistika_Studenti.pdf
  3. 3,0 3,1 3,2 3,3 Souhrn-rozdělení četností. MOODLE LFHK. [online]. [cit. 2014-04-25]. Dostupné z: http://moodle.lfhk.cuni.cz/moodle2/mod/page/view.php?id=2112&inpopup=1 [nutnost přihlášení]
  4. Výklad-rozdělení četností: Absolutní a relativní četnosti. MOODLE LFHK. [online]. [cit. 2014-04-25]. Dostupné z: http://moodle.lfhk.cuni.cz/moodle2/mod/book/view.php?id=2113 [nutnost přihlášení]