频率表是统计学中用于整理和展示数据分布的重要工具，其主要特点如下：

1. 数据的结构化呈现

· 将原始数据按照一定的分类标准（如数值区间、类别名称等）进行分组，每组对应一个 “组别”（或 “类别”）。

· 清晰列出每组数据出现的 “频数”（即该组数据的个数）和 “频率”（频数与总数据量的比值，通常以百分比或小数表示），使杂乱的数据变得有序。

2. 直观反映数据分布特征

· 能直接体现数据在不同组别中的分布情况，例如：

o 哪一组数据出现的次数最多（众数所在组）；

o 数据主要集中在哪些区间；

o 是否存在值（如某一组频数极低）。

· 例如，学生成绩的频率表可快速看出 “80-90 分” 区间的人数最多，“0-50 分” 区间人数最少。

3. 简洁性与概括性

· 用表格形式浓缩大量原始数据，避免信息冗余，让读者快速把握数据的整体规律。

· 相比原始数据清单，频率表能更高效地传递关键信息，减少阅读和分析的复杂度。

4. 灵活性与适应性

· 适用于多种类型的数据：

o 分类数据（如性别、职业）：可按类别直接分组，展示各类别的频数和频率；

o 数值数据：可通过划分区间（如 10-20、20-30）转化为分组数据，再计算频数和频率。

· 分组方式可根据需求调整（如区间宽度、类别划分），以更贴合数据特点。

5. 为进一步分析奠定基础

· 是计算其他统计量（如均值、中位数、方差）的基础，也是绘制统计图（如直方图、条形图）的重要依据。

· 例如，通过频率表可快速判断数据分布是否对称、是否存在偏态等。

示例说明

假设有一组学生身高数据（单位：cm）：165、172、168、175、165、170、168、172、165、170。
对应的频率表如下：

从表中可直观看出：身高在 165-169cm 的学生占比高（50%），整体分布集中在 165-174cm 区间。

综上，频率表的核心价值在于通过结构化的方式简化数据，清晰呈现分布规律，为数据分析和决策提供直观支持。