Esistono molti tipi diversi di interpretazione dell’istogramma, determinati dalla forma complessiva del grafico. Le due principali distinzioni sono istogrammi simmetrici e istogrammi asimmetrici. All’interno di queste due principali distinzioni ci sono una serie di altre distinzioni, a seconda delle distribuzioni del grafico. Comprendere i vari tipi di interpretazione dell’istogramma può consentire agli analisti di sapere qualcosa sui dati a prima vista.
La forma normale di un istogramma è nota come forma a campana o curva a campana. Il maggior numero di punti dati si trova vicino al centro del grafico, con quantità di punti sempre più basse a ciascuna estremità, allontanandosi dal centro. Quando viene disegnata una linea, usando approssimativamente le parti superiori delle barre come punti di riferimento, assomiglia alla forma di una campana. Questo è lo schema che si verifica più spesso quando si analizzano le cose che accadono nel mondo naturale.
Due varianti tipiche dell’interpretazione dell’istogramma simmetrico sono la coda corta non normale e la coda lunga non normale. In questi casi, i punti dati tendono ancora ad essere per lo più uniformi su entrambi i lati, ma c’è qualche differenza nella distribuzione. In un’interpretazione dell’istogramma a coda corta, i punti dati tendono a raggrupparsi attorno al centro. In un’interpretazione a coda lunga, i punti dati tendono ad essere più sparsi, ma ancora distribuiti per lo più uniformemente su entrambi i lati.
Un’altra variazione dell’istogramma simmetrico è simmetrica con valori anomali. In questo caso, potrebbero esserci lacune significative all’interno dei set di dati che lasciano spazi vuoti nell’istogramma. Nonostante ciò, l’istogramma rimane relativamente simmetrico perché i valori anomali appaiono su entrambi i lati. In alcuni casi, i valori anomali possono essere eliminati perché non statisticamente significativi.
L’altro tipo principale di interpretazione per gli istogrammi è l’interpretazione asimmetrica. Come l’altra divisione principale, gli istogrammi asimmetrici possono essere ulteriormente suddivisi in suddivisioni. Gli istogrammi asimmetrici sono anche noti come istogrammi obliqui, perché i punti dati favoriscono un lato del centro o l’altro lato. Possono esistere valori anomali anche negli istogrammi distorti, ma di solito non influiscono sulla forma o sulle medie, a meno che non si tratti di valori anomali estremi.
Un’interpretazione dell’istogramma distorto o asimmetrico è spesso difficile da realizzare perché i punti dati sono fortemente favoriti da un lato o dall’altro. Spesso, le medie possono significare molto poco in tali set di dati perché sono così distorte. La media potrebbe non essere veramente al centro dell’istogramma, e questo tende a ridurne la significatività statistica.