Données catégorielles vs données numériques : les différences

Publié: 2022-11-22

Les données sont des faits ou des éléments d'information recueillis à des fins de référence ou d'analyse. La plupart du temps, ces données sont collectées dans le cadre du sujet traité. Cet attribut peut être différent pour chaque personne. Parlons données catégorielles vs données numériques.

Lors de la recherche et de la collecte de données, il est essentiel de savoir quel type de données vous obtenez afin de pouvoir bien les interpréter et les analyser. La plupart du temps, il existe deux types de données dans une étude de recherche :

  1. Données catégorielles
  2. Donnees numeriques.

En statistique, il est essentiel de comprendre les différents types de données. Il est crucial de déterminer qui ils sont tous les deux en fonction de leurs différences et de leurs similitudes. Cela facilitera leur collecte, leur utilisation et leur analyse correctes.

Dans cet article, nous discuterons de ce que sont les données catégorielles et de la manière dont elles diffèrent des données numériques. Commençons.

Qu'est-ce qu'une donnée catégorique ?

Les données catégorielles peuvent être placées dans des groupes ou des catégories à l'aide de noms ou d'étiquettes. Ce regroupement est généralement généré à l'aide d'une procédure d'appariement basée sur les attributs de données et les similitudes entre ces qualités.

Chaque élément d'un ensemble de données catégorielles, également connu sous le nom de données qualitatives , ne peut être affecté qu'à une seule catégorie en fonction de ses qualités, et chaque catégorie est mutuellement exclusive.

Il existe deux catégories principales de données catégorielles :

  • Données nominales : il s'agit de la catégorie de données qui nomme ou étiquette ses catégories. Il a des caractéristiques ressemblant à un nom et est parfois appelé données de dénomination.
  • Données ordinaires : les éléments avec des classements, des ordres ou des échelles de notation sont inclus dans cette catégorie de données catégorielles. Les données nominales peuvent être ordonnées et comptées mais pas mesurées.

Qu'est-ce qu'une donnée numérique ?

Les données exprimées en termes numériques plutôt que dans des descriptions en langage naturel sont appelées données numériques. Il ne peut être rassemblé que sous forme numérique, en gardant son nom. Ce type de données numériques, également appelé données quantitatives, peut être utilisé pour mesurer la taille, le poids, le QI, etc. d'une personne.

Les données numériques peuvent être de deux types :

  • Données discrètes : les données numériques dénombrables sont des données discrètes. En d'autres termes, ils sont mappés un à un avec des nombres naturels. L'âge, le nombre d'élèves dans une classe, le nombre de candidats à une élection, etc., sont quelques exemples de données discrètes en général.
  • Données continues : il s'agit d'un type de données indénombrable pour les nombres. Une série d'intervalles sur une droite numérique naturelle est utilisée pour les représenter. La MPC des étudiants, la taille et d'autres types de données continues en sont quelques exemples.

La différence entre les données catégorielles et les données numériques

Beaucoup de choses sont différentes entre ces 2 types de données. Découvrons en quoi et comment ils sont différents ci-dessous:

Non Fonctionnalités Données catégorielles Donnees numeriques
1 Définition Les données catégorielles peuvent être stockées et identifiées par des noms ou des étiquettes. Les données numériques sont des nombres, pas des mots ou des descriptions.
2 Alias Parce qu'il qualifie les données avant de les catégoriser, on parle parfois de données qualitatives. Les données quantitatives représentent les valeurs numériques des processus arithmétiques.
3 Exemples Définir le sexe.

  • Homme
  • Femelle
  • Autre
 Note au test sur 20 ?

  • En dessous de 5
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 Les types Données nominales et données ordinales. Données discrètes et données continues.
5 Les caractéristiques
  • Il n'y a pas de barème de commandes.
  • Description en langage naturel
  • Peut prendre des nombres numériques mais a des caractéristiques qualitatives
  • Peut être représenté graphiquement à l'aide de diagrammes circulaires et de diagrammes à barres.
  • Possède une échelle logique
  • Utiliser une description qui n'est pas en langage naturel
  • Prend des nombres et des nombres comme entrées.
  • Des graphiques à barres et des graphiques à secteurs peuvent être utilisés pour visualiser cette
6 Conception conviviale De longues enquêtes sont une possibilité et peuvent décourager les répondants. L'interaction avec l'enquête est rapide et courte, ce qui réduit les abandons.
sept Méthode de collecte des données
  • Données nominales : questions ouvertes
  • Données ordinales : questions à choix multiples
 Principalement des questions à choix multiples, parfois ouvertes.
8 Outils de collecte de données Questionnaires, sondages et entretiens Questionnaires, sondages, entrevues, groupes de discussion et observations
9 Les usages Utilisé lorsqu'une enquête demande aux répondants des informations personnelles, des opinions et des expériences. Utilisé dans la recherche commerciale Calculs statistiques basés sur les performances arithmétiques.
dix Compatibilité C'est incompatible avec la plupart des approches statistiques. Ainsi les chercheurs l'évitent. Il prend en charge la plupart des calculs statistiques.
11 Visualisation Graphiques à barres et à secteurs seuls. Des graphiques à barres, des camemberts et des nuages ​​de points peuvent être utilisés.
12 Structure Données non structurées Comme Google, Bing, etc., il peut indexer des données. Comme il est structuré, il peut être facilement arrangé et compris.

Similitudes entre données catégorielles et données numériques

Comme nous avons déjà discuté des différences, les 2 données suivantes présentent également certaines similitudes, qui sont décrites ci-dessous :

  • Données ordinales

C'est un croisement entre la catégorie et les données numériques. Bien qu'il soit communément appelé un sous-type de données catégorielles, il peut également être appelé données numériques.

  • Les usages

Les résultats seront les mêmes pour la recherche et l'analyse statistique, que vous utilisiez une approche numérique ou catégorique. Les chercheurs les utilisent parfois ensemble dans une enquête pour trouver différentes façons d'examiner les données.

  • Outils de collecte

Les méthodes les plus courantes de collecte de données catégorielles et numériques comprennent les enquêtes, les questionnaires et les entretiens.

La méthode de collecte de données la plus populaire employée par les chercheurs est l'enquête. Il peut être fait pour collecter à la fois des données numériques et des catégories.

Vous pouvez utiliser des questions oui/non ou des questions sur l'échelle de Likert pour collecter des données numériques auprès de vos participants. Les enquêtes ouvertes peuvent également acquérir des données essentielles auprès du public visé.

Conclusion

Selon la recherche menée, les données catégorielles par rapport aux données numériques peuvent être utilisées pour l'analyse statistique. Lorsqu'il s'attaque à un problème, un chercheur peut décider de recueillir des données de catégorie, des données numériques ou même les deux dans certaines circonstances.

Lors de la collecte d'informations pour une analyse visant à examiner des points de vue alternatifs, le chercheur peut collecter des données numériques et catégorielles. Pour utiliser correctement ces deux types de données dans une étude, il faut être conscient de leurs distinctions.

Une autre justification de la raison pour laquelle il est essentiel de comprendre les différents types de données est fournie par ceci.

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