Когда исследователи изучают какую-либо концепцию, им необходимо собрать данные о ней. Эти данные могут принимать различные формы, такие как рост, вес, цвет волос и мнения. При сборе данных для исследования важно знать форму данных, чтобы вы могли хорошо их интерпретировать и анализировать. Давайте обсудим категориальные данные и узнаем все необходимое для вашего исследовательского проекта.
В исследованиях используются два основных типа данных:
- Категориальные данные
- Числовые данные.
В этом блоге мы поговорим о том, что представляют собой эти данные, о различных их типах и некоторых наиболее важных особенностях. Давайте начнем.
Что такое категориальные данные?
Категориальные данные относятся к форме информации, которую можно хранить и идентифицировать на основе их названий или меток. Это тип качественных данных, которые могут быть сгруппированы в категории, а не измерены численно.
Этот тип данных состоит из категориальных переменных, которые показывают такие вещи, как пол человека, его родной город и так далее. Категориальные измерения даются не в числах, а в описаниях на естественном языке.
Числа иногда могут представлять их, но эти числа ничего не значат с математической точки зрения. Ниже приведены примеры этого типа данных:
- Дата рождения
- Любимый вид спорта
- Цвет волос
- Высота
В приведенном выше примере и дата рождения, и почтовый индекс состоят из чисел. Это считается категориальными данными, несмотря на то, что они включают числа. Вычисление среднего - это простой способ определить, являются ли предоставленные данные категориальными или числовыми.
Если вы можете вычислить среднее значение, это считается числовыми данными. Если вы не можете определить среднее значение, то это категориальные данные.
Типы категориальных данных
Категориальные данные часто включают значения и наблюдения, которые можно разделить на категории или сгруппировать. Гистограммы и круговые диаграммы - лучшие способы отображения таких данных. Более конкретно, существует два вида категориальных данных:
- Номинальные данные
- Ординарные данные
Давайте рассмотрим их подробнее.
- Номинальные данные
Номинальные данные - это тип данных, состоящий из категорий, которые не могут быть упорядочены или ранжированы. Его также называют номинальной шкалой. Номинальные данные не могут быть ранжированы или измерены каким-либо образом. Тем не менее, номинальные данные иногда могут быть как качественными, так и количественными.
Примерами номинальных данных являются символы, слова, буквы и пол человека.
- Ординарные данные
Ординарные данные - это категория данных, которые имеют естественный порядок. Они часто используются в опросах, анкетировании, а также в области финансов и экономики. Ординарные данные отличаются тем, что невозможно провести различие между значениями данных.
Примером такого типа данных являются размеры одежды (маленький, средний и большой - это не измеряемые различия, но они четко упорядочены, чтобы показать сравнение размеров).
Особенности категориальных данных
Они могут иметь всего несколько значений, каждое из которых представляет отдельную категорию или группу. Некоторые основные характеристики включают:
- Категории
Существует два типа категориальных данных: номинальные данные и порядковые данные. Номинальные данные, также называемые именованными данными, - это тип данных, используемых для наименования переменных, в то время как порядковые данные имеют шкалу или порядок.
- Качественные данные
- Природа
- Числовые значения
- Графический анализ
- Анализ
Качественные данные. Другими словами, для описания события используется не числовой ряд, а набор слов.
В зависимости от своей природы категориальные данные также можно разделить на бинарные и небинарные категории. Бинарный вопрос имеет два возможных ответа, например, "да" или "нет", в то время как небинарный вопрос имеет более двух ответов, например, "возможно".
Качественные данные, тем не менее, часто включают числовые значения. Но эти значения не имеют количественных характеристик. Их нельзя использовать в арифметических функциях.
Для визуального анализа можно использовать как круговую, так и столбчатую диаграмму. Гистограмма используется для определения того, как часто что-то происходит, а круговая диаграмма - для определения процентного соотношения. Это делается после группировки данных в таблицу.
Инструменты mode и median используются для анализа категориальных данных. Инструмент mode используется для анализа номинальных данных, а оба инструмента используются для анализа порядковых данных. Порядковые данные также можно анализировать с помощью одномерной статистики. Для анализа порядковых данных также используются методы двумерной статистики, регрессии, линейных трендов и классификации.
Примеры категориальных данных
Допустим, вы устраиваете вечеринку и хотите убедиться, что у всех есть кофе. Поэтому вы рассылаете опрос, в котором спрашиваете людей, какой кофе они предпочитают, и заносите ответы в таблицу, как показано ниже:
| Любимый кофе | Частота |
| Латте | 04 |
| Эспрессо | 15 |
| Капучино | 02 |
| Черный кофе | 10 |
Являются ли данные в таблице категориальными?
Да. Это категориальные данные, потому что они разбиты на группы, например, любимый кофе.
Вывод
Категориальные данные часто используются в непараметрических статистических тестах. Каждый, кто работает с данными или проводит исследования, должен уметь понимать и использовать их. В этом блоге мы объяснили, что это такое, описали различные типы и особенности, а также привели примеры.
- это программное обеспечение для проведения опросов, которое позволяет работать с данными. Программа позволяет пользователям проводить опросы и собирать данные от тех, кто их заполняет. Затем эти данные можно просмотреть и разделить на различные группы.
также имеет несколько инструментов и функций, таких как перекрестная табуляция, частотные таблицы и гистограммы, для анализа и отображения категориальных данных. Эти инструменты помогут пользователям понять и осмыслить свои данные, чтобы использовать результаты опросов для принятия разумных решений.
Теперь настала ваша очередь. Свяжитесь с , чтобы узнать больше или попросить бесплатную демонстрацию!
- questionpro
Поделиться
