Atšķirība starp kategoriskiem un skaitliskiem datiem

Kategoriski dati pret skaitliskiem datiem

Dati ir fakti vai informācija, kas savākta atsauces vai analīzes vajadzībām. Bieži vien šie dati tiek vākti kā attiecīgā subjekta atribūts. Šis atribūts var atšķirties dažādos veidos, tāpēc šo mainīgo atribūtu var uzskatīt par mainīgo. Mainīgajiem lielumiem var būt dažādas vērtību formas, un tie ir raksturīgi savāktajiem datiem.

Mainīgie var būt gan kvalitatīvi, gan kvantitatīvi; t.i., ja mainīgais ir kvantitatīvs, atbildes ir skaitļi un izmērītā atribūta lielumu var noteikt ar noteiktu precizitātes pakāpi. Otra veida kvalitatīvie mainīgie mēra kvalitatīvos raksturlielumus, un vērtības, kuras pieņem mainīgie, nevar norādīt lieluma vai apjoma izteiksmē. Pati mainīgie ir zināmi kā kategoriski mainīgie, un dati, kas savākti, izmantojot kategorisku mainīgo, ir kategoriski dati.

Vairāk par ciparu datiem

Skaitliskie dati būtībā ir kvantitatīvie dati, kas iegūti no mainīgā lieluma, un vērtībai ir lieluma / lieluma izjūta. Iegūtie skaitliskie dati tiek sadalīti vēl trīs kategorijās, pamatojoties uz Stenlija Smita Stīvensa izstrādāto teoriju. Skaitliskie dati var būt gan kārtas, gan intervāls, gan attiecība. Datu veidu nosaka ar vērtību mērīšanas metodi, un tipus sauc par mērījumu līmeņiem.

Skaitlisku datu piemēri ir personas svars, attālums starp diviem punktiem, temperatūra un krājuma cena.

Statistikā lielāko daļu metožu iegūst skaitlisko datu analīzei. Skaitlisko datu analīzē galvenokārt izmanto aprakstošo statistiku un regresiju un citas secinošās metodes.

Vairāk par kategoriskajiem datiem

Kategoriski dati ir kvalitatīva mainīgā lieluma vērtības, bieži cipars, vārds vai simbols. Tie izceļ faktu, ka mainīgais izskatāmajā gadījumā pieder pie vienas no daudzajām pieejamajām izvēlēm. Tāpēc viņi pieder vienai no kategorijām; līdz ar to nosaukums kategorisks.

Kvalitatīvi atribūti ir personas politiskā piederība, personas tautība, personas iemīļotā krāsa un pacienta asins grupa. Dažreiz skaitli var iegūt kā kategorisku vērtību, bet pats skaitlis neatspoguļo izmērītā atribūta lielumu. Pasta indekss ir viens piemērs.

Jebkuras kategoriskas vērtības pieder arī nominālajam datu tipam, kas ir cits tips, kura pamatā ir mērījumu līmeņi. Kategorisko datu analīzes metodes atšķiras no skaitlisko datu metodēm, taču pamatprincips var būt vienāds.

Kāda ir atšķirība starp kategoriskajiem un skaitliskajiem datiem?

• Skaitliskie dati ir vērtības, kas iegūtas kvantitatīvajam mainīgajam, un tām ir lieluma izjūta, kas saistīta ar mainīgā lieluma kontekstu (tātad tie vienmēr ir cipari vai simboli, kam ir skaitliska vērtība). Kategoriski dati ir vērtības, kas iegūtas kvalitatīvam mainīgajam; kategoriskajiem datu numuriem nav lieluma izjūtas.

• Skaitliskie dati vienmēr pieder pie kārtas, proporcijas vai intervāla tipa, savukārt kategoriskie dati pieder pie nominālā tipa.

• Kvantitatīvo datu analīzei izmantotās metodes atšķiras no metodēm, kuras izmanto kategoriskiem datiem, pat ja principi ir vienādi, vismaz lietojumprogrammai ir būtiskas atšķirības.

• Skaitliskos datus analizē, izmantojot statistiskās metodes aprakstošajā statistikā, regresijā, laika rindās un daudzās citās.

• Kategoriskiem datiem parasti izmanto aprakstošas ​​un grafiskas metodes. Tiek izmantoti arī daži neparametriski testi.