Данные - это факты или части информации, собранные для справки или анализа. Чаще всего эти данные собираются как часть изучаемого предмета. Этот атрибут может быть разным для каждого человека. Давайте поговорим о категориальных данных и числовых данных.
При исследовании и сборе данных важно знать, какого рода данные вы получаете, чтобы вы могли их хорошо интерпретировать и анализировать. Чаще всего в исследованиях используются два типа данных:
- Категориальные данные
- Числовые данные.
В статистике крайне важно понимать различные виды данных. Крайне важно понять, кто они такие, исходя из того, чем они отличаются и чем похожи. Это облегчит их правильный сбор, использование и анализ.
В этой статье мы обсудим, что такое категориальные данные и чем они отличаются от числовых данных. Давайте начнем.
Что такое категориальные данные?
Категориальные данные можно объединить в группы или категории с помощью имен или меток. Такая группировка обычно создается с помощью процедуры сопоставления, основанной на атрибутах данных и сходстве между этими качествами.
Каждый фрагмент категориального набора данных, также известного как качественные данные, может быть отнесен только к одной категории на основе его качеств, и каждая категория является взаимоисключающей.
Существуют две основные категории категориальных данных:
- Номинальные данные: Это категория данных, которая называет или маркирует свои категории. Она имеет черты, напоминающие существительное, и иногда называется именными данными.
- Ординарные данные: К этой категории категориальных данных относятся элементы с рангами, порядками или шкалами оценок. Номинальные данные могут быть упорядочены и подсчитаны, но не измерены.
Что такое числовые данные?
Данные, выраженные в числовых терминах, а не в описаниях на естественном языке, называются числовыми данными. Они могут быть собраны только в числовой форме, сохраняя свое название. Этот тип числовых данных, также называемый количественными данными, может использоваться для измерения роста, веса, IQ и т.д.
Числовые данные могут быть двух типов:
- Дискретные данные: Счетные числовые данные являются дискретными данными. Они отображаются один к одному на натуральные числа, другими словами. Возраст, количество учеников в классе, количество кандидатов на выборах и т.д. - вот несколько примеров дискретных данных в общем случае.
- Непрерывные данные: Это несчетный тип данных для чисел. Для их изображения используется серия интервалов на линии натуральных чисел. В качестве примера можно привести рейтинг студента, рост и другие типы непрерывных данных.
Разница между категориальными и числовыми данными
Многое различается между этими двумя типами данных. Давайте ниже разберемся, чем и как они отличаются:
| Нет | Функции | Категориальные данные | Числовые данные | |
| 1 | Определение | Категориальные данные можно хранить и идентифицировать с помощью имен или меток. | Числовые данные - это числа, а не слова или описания. | |
| 2 | Алиас | Поскольку он квалифицирует данные перед их категоризацией, его иногда называют качественными данными. | Количественные данные представляют собой числовые значения для арифметических процессов. | |
| 3 | Примеры | Определение пола.
|
Тестовый балл из 20?
|
|
| 4 | Типы | Номинальные данные и ординальные данные. | Дискретные данные и Непрерывные данные. | |
| 5 | Характеристики |
|
|
|
| 6 | Удобный для пользователя дизайн | Длинные опросы могут оттолкнуть респондентов. | Взаимодействие в опросе быстрое и короткое, что снижает количество отказов от участия. | |
| 7 | Метод сбора данных |
|
В основном вопросы с несколькими вариантами ответов, иногда открытые вопросы. | |
| 8 | Инструменты сбора данных | Опросники, анкеты и интервью | Опросники, анкеты, интервью, фокус-группы и наблюдения | ./td> |
| 9 | Использование | Используется, когда в опросе требуется личная информация, мнения и опыт респондентов. Используется в бизнес-исследованиях | Статистические расчеты, основанные на арифметических показателях. | |
| 10 | Совместимость | Несовместим с большинством статистических подходов. Поэтому исследователи избегают его. | Поддерживает большинство статистических расчетов. | |
| 11 | Визуализация | Только столбчатые и круговые диаграммы. | Можно использовать гистограммы, круговые диаграммы и диаграммы рассеяния. | |
| 12 | Структура | Неструктурированные данные Как Google, Bing и др, он может индексировать данные. | Поскольку данные структурированы, их легко упорядочить и понять. |
Сходства между категориальными и числовыми данными
Как мы уже обсудили различия, у двух следующих данных также есть некоторые сходства, которые описаны ниже:
-
Ординарные данные
Это нечто среднее между категориальными и числовыми данными. Хотя его обычно называют подтипом категориальных данных, его также можно назвать числовыми данными.
-
Использование
Результаты будут одинаковыми для исследований и статистического анализа независимо от того, используете ли вы числовой или категориальный подход. Исследователи иногда используют их оба вместе в опросе, чтобы выяснить различные способы рассмотрения данных.
-
Инструменты сбора данных
К наиболее типичным методам сбора категориальных и числовых данных относятся опросы, анкетирование и интервью.
Наиболее популярным методом сбора данных, используемым исследователями, является опрос. Оно может проводиться для сбора как числовых, так и категориальных данных.
Для сбора числовых данных у участников можно использовать вопросы типа "да/нет" или вопросы по шкале Лайкерта. Открытые вопросы также позволяют получить важные данные от целевой аудитории.
Вывод
В зависимости от проводимого исследования для статистического анализа могут использоваться категориальные данные и числовые данные. При рассмотрении какого-либо вопроса исследователь может решить собрать категориальные данные, числовые данные или даже те и другие.
При сборе информации для анализа с целью рассмотрения альтернативных точек зрения исследователь может собрать числовые и категориальные данные. Чтобы правильно использовать эти два вида данных в исследовании, необходимо знать их различия.
Еще одно обоснование того, почему крайне важно понимать различные виды данных, приводится здесь.
- это не просто программное обеспечение для проведения опросов, поскольку оно предлагает решения для различных проблем и отраслей. Например, наша исследовательская библиотека InsightsHub - это платформа для хранения и анализа данных.
Решения и платформы для управления знаниями InsightsHub помогают компаниям улучшить управление данными, ускорить разработку инсайтов и лучше использовать исторические данные, снижая затраты и повышая рентабельность инвестиций.
- questionpro
Поделиться
