Kategoriniai duomenys prieš skaitinius duomenis
Duomenys yra faktai arba informacija, surinkta informacijos ar analizės tikslais. Dažnai šie duomenys renkami kaip atitinkamo subjekto atributas. Šis atributas gali skirtis, todėl šis kintamas požymis gali būti laikomas kintamuoju. Kintamieji gali turėti įvairių formų reikšmes ir jos yra neatsiejamos nuo surinktų duomenų.
Kintamieji gali būti kokybiniai arba kiekybiniai; y., jei kintamasis yra kiekybinis, atsakymai yra skaičiai ir išmatuoto požymio dydis gali būti nurodytas tam tikru tikslumu. Kitas tipas, kokybiniai kintamieji, matuoja kokybinius požymius, o kintamųjų prisiimtos reikšmės negali būti pateiktos dydžiu ar dydžiu. Patys kintamieji yra žinomi kaip kategoriniai kintamieji, o duomenys, surinkti naudojant kategorinį kintamąjį, yra kategoriniai duomenys.
Daugiau apie skaitmeninius duomenis
Skaitiniai duomenys iš esmės yra kiekybiniai duomenys, gauti iš kintamojo, o reikšmė turi dydžio / dydžio pojūtį. Gauti skaitiniai duomenys toliau skirstomi į dar tris kategorijas remiantis Stanley Smitho Stevenso sukurta teorija. Skaitiniai duomenys gali būti eilės, intervalo arba santykio. Duomenų tipas nustatomas pagal verčių matavimo metodą, o tipai yra žinomi kaip matavimo lygiai.
Žmogaus svoris, atstumas tarp dviejų taškų, temperatūra ir akcijų kaina yra skaitinių duomenų pavyzdžiai.
Statistikoje dauguma metodų yra skirti skaitiniams duomenims analizuoti. Skaitmeniniams duomenims analizuoti dažniausiai naudojama pagrindinė aprašomoji statistika ir regresija bei kiti išvadų metodai.
Daugiau apie kategorinius duomenis
Kategoriniai duomenys yra kokybinio kintamojo, dažnai skaičiaus, žodžio ar simbolio, reikšmės. Jie parodo faktą, kad nagrinėjamu atveju kintamasis priklauso vienam iš kelių galimų pasirinkimų. Todėl jie priklauso vienai iš kategorijų; taigi pavadinimas kategoriškas.
Asmens politinė priklausomybė, asmens tautybė, mėgstamiausia žmogaus spalva ir paciento kraujo grupė yra kokybiniai požymiai. Kartais skaičius gali būti gautas kaip kategorinė reikšmė, tačiau pats skaičius neatspindi išmatuoto požymio dydžio. Vienas iš pavyzdžių yra pašto kodas.
Be to, bet kokios kategorinės reikšmės priklauso vardiniam duomenų tipui, kuris yra kitas tipas, pagrįstas matavimų lygiais. Kategorinių duomenų analizės metodai skiriasi nuo skaitinių duomenų analizės metodų, tačiau pagrindinis principas gali būti tas pats.
Kuo skiriasi kategoriniai ir skaitiniai duomenys?
• Skaitiniai duomenys yra kiekybinio kintamojo reikšmės ir turi reikšmės, susijusios su kintamojo kontekstu (taigi, jie visada yra skaičiai arba simboliai, turintys skaitinę reikšmę). Kategoriniai duomenys – tai kokybinio kintamojo gautos reikšmės; kategoriniai duomenų skaičiai neturi reikšmės.
• Skaitiniai duomenys visada priklauso eilės, santykio arba intervalo tipui, o kategoriniai – vardiniam tipui.
• Kiekybiniams duomenims analizuoti naudojami metodai skiriasi nuo metodų, naudojamų kategoriškiems duomenims, net jei principai yra vienodi, bent jau programa turi didelių skirtumų.
• Skaitiniai 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 testai.
