Pour représenter les données de manière plus organisée et structurelle, les graphiques se sont avérés être la meilleure option. Il a des arêtes et des sommets qui les relient.
Et les représentations visuelles de celui-ci sont connues sous le nom de graphiques.
Il est utilisé dans diverses matières, notamment les mathématiques, la physique, la chimie, etc. Les graphiques et les tableaux ont des types qui sont utilisés en fonction des données à représenter.
Ces types incluent les histogrammes et les graphiques à barres. Les deux ont des caractéristiques différentes qu'il est important de comprendre pour les utiliser.
Faits marquants
- Les graphiques à barres affichent des données catégorielles, avec des barres représentant des catégories distinctes.
- Les histogrammes représentent des données numériques continues, avec des barres illustrant la distribution de fréquence sur des intervalles.
- Les graphiques à barres ont des espaces entre les barres, tandis que les histogrammes ont des barres continues reflétant la nature continue des données.
Graphique à barres vs histogramme
Les graphiques à barres représentent des données catégorielles par les barres d'un graphique à barres, tandis qu'un histogramme représente une représentation graphique des ensembles de données quantitatives regroupés sous un certain paramètre. Les barres d'un graphique à barres ne se touchent pas, tandis que les barres d'un histogramme se touchent.
Un graphique à barres est utilisé pour représenter les données sous forme d'images. Il représente principalement les données groupées sous une forme rectangulaire. On l'appelle aussi un graphique à barres.
C'est la forme de base de la représentation graphique des données utilisée principalement dans les statistiques. C'est une représentation unidimensionnelle. Il a également plusieurs types et catégories.
L'histogramme représente la classe continue de distribution de fréquence groupée dans les graphiques.
Il a des rectangles qui sont adjacents et proportionnels à la fréquence d'une variable et ont la même largeur que les intervalles de classe. C'est une représentation en deux dimensions.
C'est le plus utilisé pour la distribution de fréquence. Il existe plusieurs types de graphiques d'histogramme qui sont principalement utilisés en fonction des préférences.
Tableau de comparaison
Paramètres de comparaison | Bar Chart | Histogramme |
---|---|---|
Variables | Comparaison de variables discrètes. | Distribution des variables non discrètes. |
les bars | Ne se touche pas | Touche chacun des autres |
Largeur | Plutôt égal | Peut varier. |
Dimensions | Une dimension | Deux dimensions |
Types de données | Données catégorielles. | Donnees numeriques. |
Qu'est-ce qu'un graphique à barres ?
Il est utilisé pour représenter les données groupées et les statistiques sous la forme d'une image (rectangles). Voici les propriétés d'un graphique à barres.
- Tous les rectangles ont une base commune et ces rectangles sont appelés barres.
- Les colonnes de chacun doivent avoir la même largeur.
- La hauteur des barres représente la valeur.
- La distance entre les barres ou les rectangles doit être égale.
Avantages du graphique à barres :
- Résume les données volumineuses.
- La distribution de fréquence est affichée avec chaque classe.
- Clarifie mieux que sous forme de tableau.
- Utile pour estimer les valeurs clés.
Inconvénients du graphique à barres :
- Cela peut ne pas révéler le modèle et la cause, etc.
- Il peut être facilement manipulé.
Types de graphiques à barres :
- Graphiques à barres verticales : les barres sont représentées sous une forme verticale où les barres sont utilisées pour représenter la mesure des données. Les barres sont représentées sur l'axe y et leur hauteur représente les valeurs.
- Graphiques à barres horizontales : lorsque les barres sont dessinées horizontalement sur l'axe des x, elles affichent les mesures des données et leur longueur représente les valeurs des données.
- Graphiques à barres groupées : ils sont appelés graphiques à barres groupées. Il est utilisé pour représenter plus d'un objet des mêmes catégories avec des valeurs discrètes. Dans ce cas, différents ensembles d'éléments sont comparés.
- Graphiques à barres empilées : également appelés pierre composite graphiques à barres, dans ce cas, chaque barre peut être décrite avec des couleurs différentes pour faciliter la comparaison, les barres de cette barre représentent différents groupes.
Qu'est-ce qu'un histogramme ?
Il s'agit d'une représentation graphique de la distribution des fréquences. Voici les étapes nécessaires à la construction d'un histogramme :
- Marquez l'axe X et l'axe Y par intervalles de classe et fréquences, respectivement.
- L'échelle doit être la même pour les deux axes ».
- Les intervalles de cours doivent être exclusifs.
- Dessinez des rectangles selon les données.
L'histogramme peut être utilisé dans les circonstances suivantes :
- Les données sont organisées en numérique.
- Pour vérifier la forme de la distribution des données.
- Dans le cas de deux ou plusieurs processus de vérification, la sortie est différente.
- Pour vérifier si le processus répond aux exigences du client.
Voici les types d'histogramme :
- Histogramme uniforme : cela signifie que le nombre de classes est très petit. Et en cela, chaque classe a le même nombre d'éléments. Il peut ou non avoir une distribution à plusieurs pics.
- Histogramme bimodal : l'histogramme bimodal a deux pics. Il est utilisé pour les données qui ont deux types différents d'individus ou de groupes.
- Histogramme symétrique : il a la même forme des deux côtés du milieu. Il est parfaitement symétrique, ce qui signifie qu'il est coupé en deux. Les deux moitiés ressembleront à une image miroir. Ceux qui ne sont pas symétriques sont dits asymétriques.
- Histogramme de probabilité : il est utilisé pour montrer la représentation graphique de la distribution de probabilité discrète. Il commence par sélectionner les classes.
Différences principales entre le graphique à barres et l'histogramme
- L'histogramme et le diagramme à barres sont utilisés pour la représentation picturale des différents types de données, et le diagramme à barres est principalement utilisé pour comparer la variable discrète tandis que l'histogramme est utilisé pour la représentation de la distribution d'une variable non discrète.
- Les deux types ont des barres de forme rectangulaire, mais dans le graphique à barres, les barres ne se touchent pas, alors que, dans l'histogramme, chaque barre se connecte ou se touche toujours, ne laissant aucun espace entre elles.
- Dans l'histogramme, les éléments sont regroupés pour en faire des plages considérées, mais ce n'est pas la même chose dans le graphique à barres. Les éléments sont pris en tant qu'individus uniquement.
- La largeur du graphique à barres est presque la même, alors que, dans l'histogramme, la largeur peut varier ou non.
- Un graphique à barres est utilisé pour comparer les différentes données de différentes catégories, tandis qu'un histogramme est utilisé pour afficher les fréquences survenues.
- La réorganisation des blocs ne peut pas être effectuée dans des histogrammes, alors qu'elle peut être effectuée dans des graphiques à barres.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6875990/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4275059/
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10691898.2014.11889701
Dernière mise à jour : 13 février 2024
Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
Les graphiques à barres représentent les données groupées sous une forme rectangulaire, tandis que les histogrammes présentent la classe continue de distribution de fréquences groupées. Cette distinction est importante pour choisir la représentation la plus appropriée pour un ensemble de données spécifique.
Les graphiques et les tableaux sont des outils essentiels pour visualiser et comprendre les données, et ils jouent un rôle essentiel dans diverses matières comme les mathématiques, la physique et la chimie.
L'utilisation de graphiques et de tableaux simplifie l'interprétation de données complexes, permettant une meilleure compréhension et communication des informations. Ils constituent des outils indispensables dans différents domaines de connaissances.
Les différents types d'histogrammes, tels que uniforme, bimodal et symétrique, démontrent les applications variées de cette représentation graphique dans l'analyse des caractéristiques des distributions de données.
Les histogrammes fournissent des informations sur la forme de la distribution des données et peuvent être utilisés pour comparer et surveiller différents processus. Ils offrent des informations précieuses pour les initiatives de contrôle qualité et d’amélioration des processus.
Il est fascinant de voir comment les graphiques à barres et les histogrammes présentent chacun des avantages et des inconvénients distincts. Être conscient de ces facteurs peut aider à prendre des décisions judicieuses concernant la représentation des données.
La comparaison entre les graphiques à barres et les histogrammes met en évidence les différences dans la manière dont ils sont utilisés pour représenter les données. Comprendre ces différences est crucial pour une visualisation efficace des données.
Les graphiques à barres et les histogrammes sont des moyens significatifs de représenter respectivement des données catégorielles et numériques. Les caractéristiques de chaque type doivent être prises en compte lors du choix de la bonne représentation.
Les différents types de graphiques à barres, notamment verticaux, horizontaux, groupés et empilés, offrent une flexibilité dans la visualisation des données en fonction de différentes caractéristiques. Chaque type répond à un objectif unique dans la présentation des données.
La représentation graphique des données au moyen de graphiques à barres et d'histogrammes fournit un contexte visuel qui aide à discerner les modèles, les tendances et les relations au sein des données. Comprendre ces représentations est essentiel pour une prise de décision éclairée.