Dati categorici vs dati numerici: le differenze

Pubblicato: 2022-11-22

I dati sono fatti o informazioni raccolte per riferimento o analisi. La maggior parte delle volte, questi dati vengono raccolti come parte del soggetto esaminato. Questo attributo può essere diverso per ogni persona. Parliamo di dati categorici vs dati numerici.

Quando si ricercano e si raccolgono dati, è essenziale sapere che tipo di dati si ottengono in modo da poterli interpretare e analizzare bene. Il più delle volte, ci sono due tipi di dati in uno studio di ricerca:

  1. Dati categorici
  2. Data numerica.

Nelle statistiche, è fondamentale comprendere i diversi tipi di dati. È fondamentale capire chi sono entrambi in base a come sono diversi e come sono uguali. In questo modo sarà facile raccoglierli, utilizzarli e analizzarli correttamente.

In questo articolo, discuteremo cosa sono i dati categorici e come differiscono dai dati numerici. Iniziamo.

Cosa sono i dati categorici?

I dati categorici possono essere inseriti in gruppi o categorie utilizzando nomi o etichette. Questo raggruppamento viene generalmente generato utilizzando una procedura di corrispondenza basata sugli attributi dei dati e sulle somiglianze tra queste qualità.

Ogni pezzo di un set di dati categoriale, noto anche come dati qualitativi , può essere assegnato a una sola categoria in base alle sue qualità e ogni categoria si esclude a vicenda.

Esistono due categorie principali di dati categorici:

  • Dati nominali: questa è la categoria di dati che denomina o etichetta le sue categorie. Ha caratteristiche che assomigliano a un sostantivo ed è occasionalmente indicato come dati di denominazione.
  • Dati ordinari: gli elementi con classifiche, ordini o scale di valutazione sono inclusi in questa categoria di dati categorici. I dati nominali possono essere ordinati e contati ma non misurati.

Cosa sono i dati numerici?

I dati espressi in termini numerici piuttosto che in descrizioni in linguaggio naturale sono chiamati dati numerici. Può essere raccolto solo in forma numerica, mantenendone il nome. Questo tipo di dati numerici, noto anche come dati quantitativi, può essere utilizzato per misurare l'altezza, il peso, il QI di una persona, ecc.

I dati numerici possono essere di due tipi:

  • Dati discreti: i dati numerici numerabili sono dati discreti. Sono mappati uno a uno su numeri naturali, in altre parole. L'età, il numero di studenti in una classe, il numero di candidati in un'elezione, ecc., sono alcuni esempi di dati discreti in generale.
  • Dati continui: questo è un tipo di dati non numerabile per i numeri. Per rappresentarli viene utilizzata una serie di intervalli su una linea numerica naturale. Student CGPA, altezza e altri tipi di dati continui sono alcuni esempi.

La differenza tra dati categorici e dati numerici

Molte cose sono diverse tra questi 2 tipi di dati. Scopriamo cosa e come sono diversi di seguito:

No Caratteristiche Dati categorici Data numerica
1 Definizione I dati categorici possono essere memorizzati e identificati da nomi o etichette. I dati numerici sono numeri, non parole o descrizioni.
2 Alias Poiché qualifica i dati prima di classificarli, a volte viene indicato come dati qualitativi. I dati quantitativi rappresentano i valori numerici per i processi aritmetici.
3 Esempi Definisci il genere.

  • Maschio
  • Femmina
  • Altro
 Punteggio del test su 20?

  • Sotto 5
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 Tipi Dati nominali e dati ordinali. Dati discreti e dati continui.
5 Caratteristiche
  • Non esiste una scala di ordini.
  • Descrizione in linguaggio naturale
  • Può assumere numeri numerici ma ha caratteristiche qualitative
  • Può essere rappresentato graficamente utilizzando grafici a torta e grafici a barre.
  • Possiede una scala logica
  • Usando una descrizione che non è in linguaggio naturale
  • Accetta numeri e numeri come input.
  • Grafici a barre e grafici a torta possono essere utilizzati per visualizzarlo
6 Design intuitivo I sondaggi lunghi sono una possibilità e possono disattivare i risponditori. L'interazione con il sondaggio è rapida e breve, riducendo l'abbandono.
7 Metodo di raccolta dei dati
  • Dati nominali: domande a risposta aperta
  • Dati ordinali: domande a scelta multipla
 Principalmente domande a scelta multipla, a volte aperte.
8 Strumenti per la raccolta dei dati Questionari, sondaggi e interviste Questionari, sondaggi, interviste, focus group e osservazioni
9 Usi Utilizzato quando un sondaggio richiede agli intervistati informazioni personali, opinioni ed esperienze. Utilizzato nella ricerca aziendale Calcoli statistici basati sulle prestazioni aritmetiche.
10 Compatibilità È incompatibile con la maggior parte degli approcci statistici. Così i ricercatori lo evitano. Supporta la maggior parte dei calcoli statistici.
11 Visualizzazione Solo grafici a barre e a torta. È possibile utilizzare grafici a barre, grafici a torta e grafici a dispersione.
12 Struttura Dati non strutturati Come Google, Bing, ecc., può indicizzare i dati. Poiché è strutturato, può essere facilmente organizzato e compreso.

Somiglianze tra dati categorici e dati numerici

Poiché abbiamo già discusso le differenze, anche i 2 dati seguenti presentano alcune somiglianze, descritte di seguito:

  • Dati ordinali

È un incrocio tra categoria e dati numerici. Sebbene sia comunemente indicato come un sottotipo di dati categorici, può anche essere indicato come dati numerici.

  • Usi

I risultati saranno gli stessi per la ricerca e l'analisi statistica sia che si utilizzi un approccio numerico o categorico. I ricercatori a volte li usano entrambi insieme in un sondaggio per scoprire modi diversi di guardare i dati.

  • Strumenti di raccolta

I metodi più tipici per la raccolta di dati categorici e numerici includono sondaggi, questionari e interviste.

Il metodo più popolare di raccolta dei dati impiegato dai ricercatori è il rilevamento. Può essere fatto per raccogliere dati sia numerici che di categoria.

Puoi utilizzare domande sì/no o domande su scala Likert per raccogliere dati numerici dai tuoi partecipanti. Le richieste aperte possono anche acquisire dati essenziali dal pubblico previsto.

Conclusione

A seconda della ricerca condotta, i dati categorici rispetto ai dati numerici possono essere utilizzati per l'analisi statistica. Quando affronta un problema, un ricercatore può decidere di raccogliere dati di categoria, dati numerici o anche entrambi in alcune circostanze.

Quando si raccolgono informazioni per un'analisi per considerare punti di vista alternativi, il ricercatore può raccogliere dati numerici e di categoria. Per utilizzare correttamente questi due tipi di dati in uno studio, bisogna essere consapevoli delle loro distinzioni.

Un'altra giustificazione del motivo per cui è fondamentale comprendere i vari tipi di dati è fornita da questo.

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