Bimodale Verteilung in der Statistik

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In der Statistik können wir bei einer Reihe von Daten beobachten, wie oft jeder Wert vorkommt. Der am häufigsten auftretende Wert wird Modus genannt. Aber was passiert, wenn es zwei Werte gibt, die die gleiche Frequenz in der Menge haben? In diesem Fall handelt es sich um eine bimodale Verteilung.

Beispiel für bimodale Verteilung

Eine einfachere Möglichkeit, die bimodale Verteilung zu verstehen, besteht darin, sie mit anderen Arten von Verteilungen zu vergleichen. Betrachten wir die folgenden Daten in einer Häufigkeitsverteilung:

1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 10, 10

Indem wir jede Zahl zählen, können wir schließen, dass Zahl 2 am häufigsten wiederholt wird, insgesamt 4 Mal. Wir haben dann den Modus dieser Verteilung gefunden.

Vergleichen wir dieses Ergebnis mit einer neuen Verteilung:

1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 10, 10, 10, 10, 10

In diesem Fall liegt eine bimodale Verteilung vor, da die Zahlen 7 und 10 häufiger vorkommen.

Auswirkungen einer bimodalen Verteilung

Wie in vielen Aspekten des Lebens spielt der Zufall bei der Verteilung von Elementen eine wichtige Rolle, und aus diesem Grund müssen statistische Parameter verwendet werden, die es uns ermöglichen, einen Datensatz zu untersuchen und Muster oder Verhaltensweisen zu bestimmen, die uns wertvolle Informationen liefern. Die bimodale Verteilung stellt eine Art von Informationen bereit, die in Verbindung mit dem Modus und dem Median verwendet werden können, um natürliche oder menschliche Phänomene von wissenschaftlichem Interesse eingehend zu untersuchen.

Dies ist der Fall einer Studie über Niederschlagsmengen in Kolumbien, die eine bimodale Verteilung für die nördliche Zone ergab, die die Departements Caldas, Risaralda, Quindío, Tolima und Cundinamarca umfasst. Diese statistischen Ergebnisse ermöglichen es uns, die große Heterogenität des Topoklimas in den kolumbianischen Andenkordilleren anhand der Etablierung von Mustern in den natürlichen Phänomenen dieser Regionen zu untersuchen. Diese Studie stellt ein Beispiel dafür dar, wie statistische Verteilungen in der Praxis für die Forschung verwendet werden.

Verweise

Jaramillo, A. und Chaves, B. (2000). Niederschlagsverteilung in Kolumbien durch statistische Zusammenfassung analysiert. Cenicafe 51(2): 102-11

Levin, R. & Rubin, D. (2004). Statistik für die Verwaltung. Pearson Ausbildung.

Manuel Nassif. (2020). Unimodal, bimodal, einheitlicher Modus. Verfügbar unter https://www.youtube.com/watch?v=6j-pxEgRZuU&ab_channel=manuelnasif

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Isabel Matos (M.A.)
(Master en en Inglés como lengua extranjera.) - COLABORADORA. Redactora y divulgadora.

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