カテゴリデータと数値データ: 違い
公開: 2022-11-22データは、参照または分析のために収集された事実または情報です。 ほとんどの場合、これらのデータは対象の一部として収集されます。 この属性は、人によって異なります。 カテゴリデータと数値データについて話しましょう。
データを調査して収集するときは、取得しているデータの種類を把握して、それを適切に解釈および分析できるようにすることが不可欠です。 ほとんどの場合、調査研究には 2 種類のデータがあります。
- カテゴリデータ
- 数値データ。
統計では、さまざまな種類のデータを理解することが重要です。 両者がどのように異なり、どのように同じであるかに基づいて、両者が誰であるかを理解することが重要です. これにより、それらを正しく収集、使用、分析することが容易になります。
この記事では、カテゴリ データとは何か、数値データとの違いについて説明します。 始めましょう。
カテゴリデータとは
カテゴリ データは、名前またはラベルを使用してグループまたはカテゴリに入れることができます。 このグループ化は通常、データ属性とこれらの品質間の類似性に基づくマッチング手順を使用して生成されます。
定性データとも呼ばれるカテゴリ データセットの各部分は、その品質に基づいて 1 つのカテゴリにのみ割り当てることができ、各カテゴリは相互に排他的です。
カテゴリ データには、主に次の 2 つのカテゴリがあります。
- 公称データ:これは、そのカテゴリに名前を付けるかラベルを付けるデータ カテゴリです。 名詞に似た特徴を持ち、ネーミングデータと呼ばれることもあります。
- 通常のデータ:ランキング、順序、または評価尺度を持つ要素は、このカテゴリ データのカテゴリに含まれます。 公称データは、注文およびカウントできますが、測定はできません。
数値データとは
自然言語による記述ではなく、数値で表現されたデータを数値データと呼びます。 その名前をそのままにして、数値形式でのみ収集できます。 量的データとも呼ばれるこの数値データ タイプは、人の身長、体重、IQ などの測定に使用できます。
数値データには、次の 2 つのタイプがあります。
- 離散データ:可算数値データは離散データです。 つまり、それらは自然数に 1 対 1 でマッピングされます。 年齢、クラス内の生徒数、選挙の候補者数などは、一般的な個別データの例です。
- 連続データ:これは数値の不可算データ型です。 それらを表すために、自然数直線上の一連の間隔が使用されます。 Student CGPA、高さ、およびその他の連続データ型は、いくつかの例です。
カテゴリデータと数値データの違い
これら 2 種類のデータでは多くの点が異なります。 以下で、何がどのように異なるのかを見てみましょう。
| いいえ | 特徴 | カテゴリデータ | 数値データ |
| 1 | 意味 | カテゴリ データは、名前またはラベルで保存および識別できます。 | 数値データは数値であり、単語や説明ではありません。 |
| 2 | エイリアス | 分類する前にデータを修飾するため、定性データと呼ばれることもあります。 | 量的データは、算術プロセスの数値を表します。 |
| 3 | 例 | 性別を定義します。
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| 4 | 種類 | 公称データと序数データ。 | 離散データと連続データ。 |
| 5 | 特徴 |
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| 6 | ユーザーフレンドリーなデザイン | 長い調査が可能であり、回答者をオフにする可能性があります。 | アンケートのやり取りは迅速かつ短く、放棄を減らします。 |
| 7 | データ収集方法 |
| ほとんどが多肢選択式で、自由回答式の質問もあります。 |
| 8 | データ収集ツール | アンケート、アンケート、インタビュー | アンケート、調査、インタビュー、フォーカス グループ、観察 |
| 9 | 用途 | 調査で回答者の個人情報、意見、経験が求められる場合に使用されます。 ビジネスリサーチで利用 | 演算性能に基づく統計計算。 |
| 10 | 互換性 | ほとんどの統計的アプローチと互換性がありません。 したがって、研究者はそれを避けます。 | ほとんどの統計計算をサポートしています。 |
| 11 | 視覚化 | 棒グラフと円グラフのみ。 | 棒グラフ、円グラフ、散布図が使用できます。 |
| 12 | 構造 | 非構造化データ Google や Bing などと同様に、データのインデックスを作成できます。 | 構造化されているので、簡単に整理して理解することができます。 |
カテゴリ データと数値データの類似点
違いについては既に説明したように、次の 2 つのデータにはいくつかの類似点もあります。
順序データ
これは、カテゴリ データと数値データのクロスです。 一般に、カテゴリ データのサブタイプと呼ばれますが、数値データと呼ばれることもあります。
用途
数値的アプローチを使用するかカテゴリカル アプローチを使用するかに関係なく、研究と統計分析の結果は同じになります。 研究者は、調査で両方を一緒に使用して、データのさまざまな見方を見つけることがあります。
コレクションツール
カテゴリ データおよび数値データを収集するための最も一般的な方法には、調査、アンケート、およびインタビューがあります。
研究者が採用するデータ収集の最も一般的な方法は調査です。 数値データとカテゴリ データの両方を収集するようにすることもできます。
はい/いいえの質問またはリッカート尺度の質問を使用して、参加者から数値データを収集できます。 自由回答形式の調査でも、対象とする聴衆から重要なデータを取得できます。
結論
実施されている研究に応じて、カテゴリデータと数値データが統計分析に使用される場合があります。 問題に取り組むとき、研究者は、状況によってはカテゴリ データ、数値データ、またはその両方を収集することを決定する場合があります。
別の視点を検討するための分析のための情報を収集する場合、研究者は数値データとカテゴリ データを収集することがあります。 研究でこれら 2 種類のデータを正しく使用するには、それらの違いに注意する必要があります。
さまざまなデータの種類を理解することが重要である理由のもう 1 つの理由は、これによって提供されます。
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