Kategoriale Daten vs. numerische Daten: Die Unterschiede

Veröffentlicht: 2022-11-22

Daten sind Fakten oder Informationen, die zu Referenz- oder Analysezwecken gesammelt werden. Meistens werden diese Daten im Rahmen der Betrachtung des Themas erhoben. Dieses Attribut kann für jede Person unterschiedlich sein. Lassen Sie uns über kategoriale Daten vs. numerische Daten sprechen.

Beim Recherchieren und Sammeln von Daten ist es wichtig zu wissen, welche Art von Daten Sie erhalten, damit Sie sie gut interpretieren und analysieren können. Meistens gibt es zwei Arten von Daten in einer Forschungsstudie:

  1. Kategoriale Daten
  2. Numerische Daten.

In der Statistik ist es wichtig, die verschiedenen Arten von Daten zu verstehen. Es ist wichtig herauszufinden, wer sie beide sind, basierend darauf, wie sie sich unterscheiden und wie sie gleich sind. Dies macht es einfach, sie richtig zu sammeln, zu verwenden und zu analysieren.

In diesem Artikel werden wir erörtern, was kategoriale Daten sind und wie sie sich von numerischen Daten unterscheiden. Lass uns anfangen.

Was sind kategoriale Daten?

Kategoriale Daten können mithilfe von Namen oder Bezeichnungen in Gruppen oder Kategorien eingeteilt werden. Diese Gruppierung wird typischerweise unter Verwendung eines Abgleichverfahrens basierend auf Datenattributen und Ähnlichkeiten zwischen diesen Qualitäten erzeugt.

Jeder Teil eines kategorialen Datensatzes, auch bekannt als qualitative Daten , kann aufgrund seiner Eigenschaften nur einer Kategorie zugeordnet werden, und jede Kategorie schließt sich gegenseitig aus.

Es gibt zwei Hauptkategorien von kategorialen Daten:

  • Nominaldaten: Dies ist die Datenkategorie, die ihre Kategorien benennt oder kennzeichnet. Es hat Merkmale, die einem Substantiv ähneln, und wird gelegentlich als Benennungsdaten bezeichnet.
  • Gewöhnliche Daten: Elemente mit Rankings, Reihenfolgen oder Bewertungsskalen sind in dieser Kategorie kategorialer Daten enthalten. Nenndaten können bestellt und gezählt, aber nicht gemessen werden.

Was sind numerische Daten?

Daten, die eher in numerischen Begriffen als in Beschreibungen in natürlicher Sprache ausgedrückt werden, werden als numerische Daten bezeichnet. Es kann nur in numerischer Form gesammelt werden und behält seinen Namen. Dieser numerische Datentyp, der auch als quantitative Daten bezeichnet wird, kann verwendet werden, um die Größe, das Gewicht, den IQ usw. einer Person zu messen.

Es gibt zwei Arten von numerischen Daten:

  • Diskrete Daten: Zählbare numerische Daten sind diskrete Daten. Sie werden also eins zu eins auf natürliche Zahlen abgebildet. Alter, die Anzahl der Schüler in einer Klasse, die Anzahl der Kandidaten bei einer Wahl usw. sind einige Beispiele für diskrete Daten im Allgemeinen.
  • Kontinuierliche Daten: Dies ist ein nicht zählbarer Datentyp für Zahlen. Zur Darstellung wird eine Reihe von Intervallen auf einem natürlichen Zahlenstrahl verwendet. Schüler-CGPA, Größe und andere fortlaufende Datentypen sind einige Beispiele.

Der Unterschied zwischen kategorialen Daten und numerischen Daten

Viele Dinge unterscheiden sich zwischen diesen beiden Datentypen. Lassen Sie uns unten herausfinden, was und wie sie sich unterscheiden:

Nein Merkmale Kategoriale Daten Numerische Daten
1 Definition Kategoriale Daten können gespeichert und durch Namen oder Labels identifiziert werden. Numerische Daten sind Zahlen, keine Wörter oder Beschreibungen.
2 Alias Da Daten qualifiziert werden, bevor sie kategorisiert werden, werden sie manchmal als qualitative Daten bezeichnet. Quantitative Daten sind Zahlenwerte für arithmetische Prozesse.
3 Beispiele Geschlecht definieren.

  • Männlich
  • Weiblich
  • Sonstiges
Testergebnis von 20?

  • Unter 5
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 Typen Nominaldaten und Ordinaldaten. Diskrete Daten und kontinuierliche Daten.
5 Eigenschaften
  • Es gibt keine Auftragsskala.
  • Beschreibung in natürlicher Sprache
  • Kann numerische Zahlen annehmen, hat aber qualitative Eigenschaften
  • Kann grafisch mit Tortendiagrammen und Balkendiagrammen dargestellt werden.
  • Besitzt eine logische Skala
  • Verwenden einer Beschreibung, die nicht in natürlicher Sprache vorliegt
  • Akzeptiert Zahlen und Zahlen als Eingaben.
  • Balkendiagramme und Tortendiagramme können verwendet werden, um dies zu visualisieren
6 Benutzerfreundliches Design Lange Umfragen sind eine Möglichkeit und können Responder abschrecken. Die Umfrageinteraktion ist schnell und kurz, wodurch Abbrüche reduziert werden.
7 Datenerhebungsmethode
  • Nominaldaten: Offene Fragen
  • Ordinale Daten: Multiple-Choice-Fragen
Meist Multiple-Choice-, manchmal offene Fragen.
8 Tools zur Datenerfassung Fragebögen, Umfragen und Interviews Fragebögen, Umfragen, Interviews, Fokusgruppen und Beobachtungen
9 Verwendet Wird verwendet, wenn eine Umfrage persönliche Informationen, Meinungen und Erfahrungen der Befragten abfragt. Wird in der Wirtschaftsforschung verwendet Statistische Berechnungen basierend auf Rechenleistung.
10 Kompatibilität Es ist mit den meisten statistischen Ansätzen nicht kompatibel. Forscher vermeiden es daher. Es unterstützt die meisten statistischen Berechnungen.
11 Visualisierung Nur Balken- und Tortendiagramme. Es können Balkendiagramme, Tortendiagramme und Streudiagramme verwendet werden.
12 Struktur Unstrukturierte Daten Wie Google, Bing usw. kann es Daten indizieren. Da es strukturiert ist, kann es leicht arrangiert und verstanden werden.

Ähnlichkeiten zwischen kategorialen Daten und numerischen Daten

Da wir die Unterschiede bereits besprochen haben, haben die 2 folgenden Daten auch einige Gemeinsamkeiten, die im Folgenden beschrieben werden:

  • Ordinale Daten

Es ist eine Kreuzung zwischen Kategorie und numerischen Daten. Obwohl es allgemein als Untertyp von kategorialen Daten bezeichnet wird, kann es auch als numerische Daten bezeichnet werden.

  • Verwendet

Die Ergebnisse für Forschung und statistische Analyse sind die gleichen, unabhängig davon, ob Sie einen numerischen oder einen kategorialen Ansatz verwenden. Forscher verwenden sie manchmal beide zusammen in einer Umfrage, um herauszufinden, wie die Daten auf unterschiedliche Weise betrachtet werden können.

  • Sammlungswerkzeuge

Zu den typischsten Methoden zum Sammeln kategorialer und numerischer Daten gehören Umfragen, Fragebögen und Interviews.

Die beliebteste Methode der Datenerhebung, die von Forschern eingesetzt wird, ist die Befragung. Es können sowohl Zahlen- als auch Kategoriedaten gesammelt werden.

Sie können Ja/Nein-Fragen oder Likert-Skalenfragen verwenden, um numerische Daten von Ihren Teilnehmern zu sammeln. Offene Anfragen können auch wichtige Daten von der beabsichtigten Zielgruppe erfassen.

Fazit

Abhängig von der durchgeführten Forschung können kategoriale Daten im Vergleich zu numerischen Daten für die statistische Analyse verwendet werden. Bei der Bearbeitung eines Problems kann ein Forscher entscheiden, Kategoriedaten, numerische Daten oder unter bestimmten Umständen sogar beides zu sammeln.

Beim Sammeln von Informationen für eine Analyse zur Berücksichtigung alternativer Standpunkte kann der Forscher Zahlen- und Kategoriedaten sammeln. Um diese beiden Arten von Daten in einer Studie richtig zu verwenden, muss man sich ihrer Unterschiede bewusst sein.

Dies ist eine weitere Begründung dafür, warum es wichtig ist, die verschiedenen Datenarten zu verstehen.

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