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    Come le distribuzioni di frequenza sono utilizzate nella ricerca di psicologia

    Una distribuzione di frequenza è un riepilogo della frequenza con cui si verificano punteggi diversi all'interno di un campione di punteggi. Diamo un'occhiata più da vicino a cosa significa questo.

    Che cos'è una distribuzione di frequenza?

    • UN frequenza può essere definito come spesso accade qualcosa. Ad esempio, il numero di cani che le persone possiedono in un quartiere è una frequenza.
    • UN distribuzione si riferisce al modello di queste frequenze.
    • UN distribuzione di frequenza osserva con quale frequenza certe cose accadono all'interno di un campione di valori. Nel nostro esempio sopra, potresti fare un'indagine sul tuo vicinato per vedere quanti cani possiedono ogni famiglia.

    Diciamo che ottieni il seguente set di punteggi dal tuo campione:

    1, 0, 1, 4, 1, 2, 0, 3, 0 2, 1, 1, 2, 0, 1, 1, 3

    Il primo passo per trasformare questo in una distribuzione di frequenza è creare una tabella. Etichetta una colonna degli articoli che stai contando, in questo caso il numero di cani nelle case del tuo vicinato.

    Quindi, crea una colonna in cui puoi calcolare le risposte. Inserire una riga per ogni istanza in cui si verifica il numero.

    Infine, somma i tuoi conti e aggiungi il numero finale a una terza colonna.

    Numero di cani in famiglia

    conteggio

    Frequenza

    0

    ||||

    4

    1

    ||||| ||

    7

    2

    |||

    3

    3

    ||

    2

    4 o più

    |

    1

    Utilizzando una distribuzione di frequenza, è possibile cercare i modelli nei dati. Guardando la tabella sopra puoi vedere rapidamente che su 17 famiglie intervistate, 7 famiglie avevano un cane mentre 4 famiglie non avevano un cane.

    Un altro esempio di distribuzione di frequenza

    Ad esempio, supponiamo che stiate raccogliendo dati su quante ore di studenti universitari dormono ogni notte. Dopo aver condotto un sondaggio su 30 dei tuoi compagni di classe, ti rimane la seguente serie di punteggi:

    7, 5, 8, 9, 4, 10, 7, 9, 9, 6, 5, 11, 6, 5, 9, 9, 8, 6, 9, 7, 9, 8, 4, 7, 8, 7, 6, 10, 4, 8

    Per dare un senso a queste informazioni, è necessario trovare un modo per organizzare i dati. Una distribuzione di frequenza viene comunemente utilizzata per categorizzare le informazioni in modo che possano essere interpretate rapidamente in modo visivo. Nel nostro esempio sopra, il numero di ore settimanali serve come le categorie e le occorrenze di ogni numero vengono poi conteggiate.

    Le informazioni di cui sopra potrebbero essere presentate in una tabella:

    Ore di sonno

    conteggio

    Frequenza

    4

    |||

    3

    5

    |||

    3

    6

    ||||

    4

    7

    |||||

    5

    8

    |||||

    5

    9

    ||||| |

    7

    10

    ||

    2

    11

    |

    1

    Guardando il tavolo, puoi vedere rapidamente che 7 persone hanno riferito di aver dormito per 9 ore mentre solo 3 persone hanno riferito di aver dormito per 4 ore.

    Come vengono visualizzate le distribuzioni di frequenza?

    Utilizzando le informazioni di una distribuzione di frequenza, i ricercatori possono quindi calcolare media, mediana, modalità, intervallo e deviazione standard. Le distribuzioni di frequenza sono spesso visualizzate in un formato tabella (come puoi vedere nell'esempio riportato sotto), ma possono anche essere presentate graficamente utilizzando un istogramma.

    Una parola da Verywell

    Le distribuzioni di frequenza sono un modo utile per presentare dati complessi. Nella ricerca psicologica, una distribuzione di frequenza potrebbe essere utilizzata per dare un'occhiata più da vicino al significato dietro i numeri. Ad esempio, immagina che uno psicologo fosse interessato a vedere in che modo l'ansia da test influiva sui gradi.

    Piuttosto che guardare semplicemente un numero enorme di punteggi dei test, il ricercatore potrebbe compilare i dati in una distribuzione di frequenza che può quindi essere facilmente convertita in un grafico a barre. In questo modo, il ricercatore può quindi esaminare rapidamente aspetti importanti come la gamma di punteggi e quali punteggi si sono verificati il ​​più e meno frequentemente.