Skirtumas Tarp Kategorinių Duomenų Ir Skaitmeninių Duomenų

Skirtumas Tarp Kategorinių Duomenų Ir Skaitmeninių Duomenų
Skirtumas Tarp Kategorinių Duomenų Ir Skaitmeninių Duomenų

Video: Skirtumas Tarp Kategorinių Duomenų Ir Skaitmeninių Duomenų

Video: Skirtumas Tarp Kategorinių Duomenų Ir Skaitmeninių Duomenų
Video: Duomenų vaizdavimas diagrama 2024, Balandis
Anonim

Kategoriniai duomenys ir skaitmeniniai duomenys

Duomenys yra faktai arba informacija, surinkta siekiant remtis ar analizuoti. Dažnai šie duomenys renkami kaip atitinkamo subjekto atributas. Šis atributas gali skirtis, todėl šį kintantį atributą galima laikyti kintamuoju. Kintamieji gali prisiimti įvairias reikšmių formas, kurios yra būdingos surinktiems duomenims.

Kintamieji gali būti tiek kokybiniai, tiek kiekybiniai; ty jei kintamasis yra kiekybinis, atsakymai yra skaičiai, o išmatuoto požymio dydį galima nurodyti tam tikru tikslumu. Kito tipo kokybiniai kintamieji matuoja kokybinius požymius, o kintamųjų prisiimtų verčių negalima nurodyti pagal dydį ar dydį. Pats kintamasis yra žinomas kaip kategorinis kintamasis, o naudojant kategorinį kintamąjį surinkti duomenys yra kategoriški.

Daugiau apie skaitmeninius duomenis

Skaitmeniniai duomenys iš esmės yra kiekybiniai duomenys, gauti iš kintamojo, o vertė turi dydžio / dydžio pojūtį. Gauti skaitiniai duomenys dar suskirstyti į dar tris kategorijas, remiantis Stanley Smitho Stevenso sukurta teorija. Skaitmeniniai duomenys gali būti eilės, intervalo arba santykio. Duomenų tipas nustatomas taikant verčių matavimo metodą, o tipai yra žinomi kaip matavimo lygiai.

Asmens svoris, atstumas tarp dviejų taškų, temperatūra ir atsargų kaina yra skaitinių duomenų pavyzdžiai.

Statistikoje dauguma metodų yra išvestiniai skaitiniams duomenims analizuoti. Skaitmeniniams duomenims analizuoti daugiausia naudojama pagrindinė aprašomoji statistika ir regresija bei kiti išvadiniai metodai.

Daugiau apie kategorinius duomenis

Kategoriniai duomenys yra kokybinio kintamojo, dažnai skaičiaus, žodžio ar simbolio, vertės. Jie atskleidžia faktą, kad nagrinėjamu atveju kintamasis priklauso vienam iš kelių galimų pasirinkimų. Todėl jie priklauso vienai iš kategorijų; taigi ir pavadinimas kategoriškas.

Asmens politinė priklausomybė, asmens tautybė, mėgstamiausia žmogaus spalva ir paciento kraujo grupė yra kokybiniai požymiai. Kartais skaičių galima gauti kaip kategorinę vertę, tačiau pats skaičius neatspindi išmatuoto atributo dydžio. Pašto kodas yra vienas pavyzdžių.

Be to, bet kokios kategorinės vertės priklauso vardiniam duomenų tipui, kuris yra kitas tipas, pagrįstas matavimų lygiais. Kategorinių duomenų analizės metodai skiriasi nuo skaitinių duomenų, tačiau pagrindinis principas gali būti tas pats.

Kuo skiriasi kategoriniai ir skaitiniai duomenys?

• Skaitmeniniai duomenys yra kiekybinio kintamojo vertės, kurios turi reikšmės, susijusios su kintamojo kontekstu (taigi jie visada yra skaičiai arba simboliai, turintys skaitinę vertę). Kategoriniai duomenys yra kokybinio kintamojo vertės; kategoriški duomenų skaičiai neturi reikšmės.

• Skaitmeniniai duomenys visada priklauso nuo eilės, santykio arba intervalo tipo, o kategoriniai duomenys - nuo vardinio tipo.

• Kiekybinių duomenų analizės metodai skiriasi nuo metodinių, naudojamų kategoriniams duomenims, net jei principai yra vienodi, bent jau taikymas turi reikšmingų skirtumų.

• Skaitmeniniai duomenys analizuojami naudojant statistinius metodus aprašomojoje statistikoje, regresijoje, laiko eilutėse ir daugelyje kitų.

• Kategoriniams duomenims paprastai naudojami aprašomieji ir grafiniai metodai. Taip pat naudojami kai kurie neparametriniai bandymai.

Rekomenduojama: