Ang isang histogram ay isang graphical na representasyon ng dalas na pamamahagi. Ang data ay nahahati sa mga pagitan ng klase at ipinahiwatig ng mga parihaba. Ang mga parihaba ay ginawa sa X axis. Sa Y axis, ang analyst ay naglalagay ng mga frequency ng data. Ang bawat rectangle ay kumakatawan sa mga bilang ng mga frequency na nasa loob ng partikular na agwat ng klase.
Pag-aralan ang histogram upang makita kung ito ay kumakatawan sa isang normal na pamamahagi. Sa sandaling nalagay mo ang lahat ng mga frequency sa histogram, ang iyong histogram ay magpapakita ng isang hugis. Kung ang hugis ay mukhang isang curve ng kampanilya, ibig sabihin nito na ang mga frequency ay pantay na ipinamamahagi. Ang histogram ay magkakaroon ng tugatog. Ang rurok ay kumakatawan sa pinakamataas na halaga ng data. Sa ganitong uri ng pamamahagi, ang magkabilang panig ng rurok ay magkakaroon ng halos katumbas na bilang ng mga frequency ng data. Halimbawa, kung ang isang kumpanya ay gumagamit ng histogram upang maunawaan ang mga kagustuhan ng mga customer sa dalawang magkakaibang mga pagpipilian, ang isang normal na pamamahagi ay kumakatawan na ang karamihan ng mga customer ay walang malasakit.
Suriin ang histogram upang makita kung ito ay kumakatawan sa isang skewed pamamahagi. Ang isang skewed distribution histogram ay isa na walang simetrya sa hugis. Ang lahat ng mga frequency ay namamalagi sa isang bahagi ng histogram. Ang mga pamamahagi ay nakasalalay sa alinman sa kanang bahagi o sa kaliwang bahagi ng tuktok. Sa pamamagitan ng diagram na ito, alam ng analyst kung aling bahagi ng histogram ang dapat niyang pag-isiping mabuti.
Halimbawa, kung pinag-aaralan ng kumpanya ang mga tolerance ng mga customer sa mga pagbabago sa presyo, sa ganitong uri ng histogram makikita ng kumpanya ang mga pagbabago sa presyo na pinaka-katanggap-tanggap.
Pag-aralan ang histogram upang makita kung ito ay kumakatawan sa isang bi-modal distribution. Sa mga ganitong uri ng mga histograms may dalawang puntong pinakamataas. Ang mga puntong ito ay kumakatawan sa pinakamataas na halaga. Halimbawa, maaaring masuri ng kumpanya ang mga antas ng pagiging produktibo ng mga manggagawa sa iba't ibang oras sa araw. Ang eksaminasyon ay maaaring magbunyag na ang mga manggagawa ay mas produktibo sa 9 ng umaga at 4 p.m. Samakatuwid, magkakaroon ng dalawang peak sa histogram.
Pag-aralan ang histogram upang makita kung ito ay kumakatawan sa isang pinutol na pamamahagi. Ang histogram ng isang pinutol na pamamahagi ay mukhang napaka tulad ng isang normal na histogram sa pamamahagi na may mga gilid nito. Halimbawa, ang kumpanya ay maaaring magpatakbo ng mga pagsusuri sa kalidad sa mga imbentaryo ng raw na materyales at maaaring walang mga numero sa mga matinding limitasyon.
