Qu'est-ce qu'un histogramme ?

Les histogrammes sont une aide visuelle pour l'approximation statistique des données en utilisant des barres de différentes hauteurs et largeurs. Il représente la distribution des données continues en les condensant dans des plages spécifiées par l'utilisateur. En bref, ils résument de grandes quantités de données dans des graphiques faciles à lire qui permettent de communiquer des informations plus efficacement.

Le terme histogramme a une origine grecque et a été utilisé pour la première fois à la fin du 19e siècle par le célèbre mathématicien et biostatisticien anglais Karl Pearson pour désigner une forme courante de représentation graphique. C'est donc à lui que l'on doit l'introduction des histogrammes.

Cela suggère que Karl n'a pas inventé ces graphiques et que les histogrammes étaient utilisés bien avant qu'ils ne portent ce nom. Cependant, la date de naissance et l'origine ne sont pas encore claires. Néanmoins, après le nom de Karl, ces graphiques sont devenus plus populaires et ont commencé à être reconnus par les chercheurs et les analystes.

Les histogrammes sont un outil important pour représenter visuellement une distribution de données. Ces graphiques résument de grandes quantités de données et représentent la fréquence des valeurs. Ils permettent donc de déterminer la tendance et la médiane de la distribution des données. Ils sont également efficaces pour mettre en évidence les lacunes et les valeurs aberrantes dans les données.

Un histogramme peut être utilisé lorsque vous le souhaitez :

1. Montrer la distribution des valeurs d'une série de données.
2. Condenser de grandes valeurs de données en représentations graphiques compactes.
3. Comparez les résultats du processus aux limites spécifiées et déterminez s'il répondra aux exigences ou non.
4. Comparer les résultats de deux ou plusieurs processus.
5. Prendre une décision sur la base des résultats d'un processus.

Un histogramme est composé de quatre éléments principaux, à savoir

1. Le titre

Cela permet d'identifier les informations contenues dans un histogramme.

2. Axe horizontal (axe X)

Cela représente les intervalles dans lesquels les données sont divisées. Les intervalles sont uniformes et permettent de résumer un grand nombre d'ensembles de données. Les valeurs individuelles des données ne sont pas affichées.

3. Axe vertical (axe Y)

L'axe des ordonnées représente la fréquence des parcelles de données, c'est-à-dire le nombre de fois qu'une valeur est apparue dans cet intervalle.

4. Barres

Les barres ont une hauteur et une largeur variables et sont utilisées pour représenter les parcelles de données. La hauteur correspond à la fréquence d'une valeur, tandis que la largeur représente la longueur de l'intervalle.

Les histogrammes sont des outils importants pour afficher les distributions de fréquence, en montrant à quel point une valeur est répétitive dans chaque ensemble. Vous trouverez ci-dessous quelques formes d'histogrammes courantes qui représentent les différentes distributions des données.

1. Distribution normale

Un graphique courbe en forme de cloche est utilisé pour représenter la distribution normale. Les points situés d'un côté de la moyenne sont susceptibles d'être présents de l'autre côté, de sorte que le graphique a une forme très symétrique.

2. Distribution asymétrique

Dans une distribution asymétrique, le pic est incliné vers la limite, et une queue s'en éloigne. Il s'agit d'une distribution asymétrique qui peut être inclinée vers la droite ou vers la gauche. Alors qu'une distribution asymétrique vers la droite est qualifiée d'asymétrique positive, une distribution asymétrique vers la gauche est négative. On obtient une distribution asymétrique droite si toutes les données collectées ont une valeur supérieure à zéro, tandis que la distribution asymétrique gauche se forme lorsque les données ont des valeurs inférieures à 100.

3. Distribution aléatoire

Comme son nom l'indique, ce type de distribution représente un modèle aléatoire et présente plusieurs pics dispersés. Si un histogramme représente cette forme, on peut conclure que différents processus ont été combinés et que chacun d'entre eux doit être analysé séparément.

4. Distribution bimodale

Également connues sous le nom de graphiques à double pic, les distributions bimodales indiquent que les données de deux processus différents ont été fusionnées pour former un seul ensemble de données. Dans ce cas, les données des deux processus doivent être analysées séparément.

Étape 1: Collectez les valeurs des données pour un processus.

Étape 2: Décidez maintenant d'une largeur appropriée pour chaque barre. La fourchette doit avoir des intervalles uniformes et correspondre à toutes les données.

Étape 3: Sélectionnez le nombre de barres d'un histogramme. Évitez d'utiliser trop ou pas assez de bacs.

Étape 4: Créez un diagramme de distribution de fréquence pour vos parcelles de données en vérifiant combien de valeurs se trouvent dans chaque case.

Étape 5: Dessinez un graphique et indiquez les axes. L'échelle de l'axe correspond aux intervalles choisis à l'étape 2 et celle de l'axe des ordonnées à la fréquence des valeurs des données.

Étape 6: Tracez un graphique à barres pour chaque intervalle, de manière à ce que les barres correspondent à la fréquence de chaque valeur. Les barres ne doivent pas être séparées par des espaces.

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• Apprendre à créer un histogramme

Les gens affirment souvent que les histogrammes sont un type de diagramme à barres. Ce n'est pas vrai. Ils peuvent se ressembler, mais il s'agit dans les deux cas de deux formes graphiques distinctes.

Pour mieux comprendre les histogrammes, examinons les exemples ci-dessous.

1. Temps d'attente des clients

Il s'agit d'un histogramme représentant le temps d'attente des clients à un endroit donné. Les données ont été collectées puis divisées en intervalles appropriés pour s'adapter à toutes les valeurs. L'histogramme montre que trois clients ont attendu 35 secondes et que cinq d'entre eux ont dû attendre au moins 50 secondes. Ces graphiques sont un bon moyen de vérifier l'efficacité d'un système et d'améliorer le service.

2. Hauteur des cerisiers noirs

Voici un autre exemple où un histogramme est tracé pour la hauteur des cerisiers dans un verger. Le verger comptait 30 arbres et la hauteur a été mesurée pour chacun d'entre eux. Les données sont ensuite regroupées sous la forme d'un diagramme de distribution de fréquence qui définit les intervalles et enregistre la fréquence pour chacun d'entre eux.

Un histogramme des données est dessiné et montre clairement que la plupart des arbres du verger ont une hauteur de 75 à 80 pieds. Le graphique est facile à suivre et permet de déterminer la répartition de la hauteur des arbres dans le verger.

La fin ! Je pense que vous avez appris tout ce que vous vouliez savoir sur un histogramme. Il s'agit d'une manière visuellement agréable et créative de résumer les données qui pourrait améliorer de manière significative vos compétences en matière de présentation. Les créer est simple, mais avec Edraw Max, c'est encore plus simple - une gamme d'outils et une interface conviviale sont un bon moyen de démarrer rapidement votre créativité.