범주형 데이터와 수치 데이터: 차이점
게시 됨: 2022-11-22데이터는 참조 또는 분석을 위해 수집된 사실 또는 정보 조각입니다. 대부분의 경우 이러한 데이터는 검토 대상의 일부로 수집됩니다. 이 속성은 사람마다 다를 수 있습니다. 범주형 데이터와 수치 데이터에 대해 이야기해 봅시다.
데이터를 조사하고 수집할 때 어떤 종류의 데이터를 얻고 있는지 알아야 데이터를 잘 해석하고 분석할 수 있습니다. 대부분의 경우 연구 조사에는 두 가지 유형의 데이터가 있습니다.
- 범주형 데이터
- 수치 데이터.
통계에서는 다양한 종류의 데이터를 이해하는 것이 중요합니다. 그들이 어떻게 다른지, 어떻게 같은지에 따라 둘 다 누구인지 파악하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 데이터를 올바르게 수집, 사용 및 분석하기가 쉬워집니다.
이 기사에서는 범주형 데이터가 무엇이며 숫자 데이터와 어떻게 다른지 설명합니다. 시작하자.
범주형 데이터란 무엇입니까?
범주형 데이터는 이름이나 레이블을 사용하여 그룹이나 범주에 넣을 수 있습니다. 이 그룹화는 일반적으로 데이터 속성 및 이러한 품질 간의 유사성을 기반으로 하는 일치 절차를 사용하여 생성됩니다.
정성적 데이터 라고도 하는 범주형 데이터 세트의 각 조각은 품질에 따라 하나의 범주에만 할당될 수 있으며 각 범주는 상호 배타적입니다.
범주형 데이터에는 두 가지 기본 범주가 있습니다.
- 명목 데이터: 범주의 이름을 지정하거나 레이블을 지정하는 데이터 범주입니다. 명사를 닮은 특징이 있어 네이밍 데이터라고도 한다.
- 일반 데이터: 순위, 순서 또는 등급 척도가 있는 요소는 이 범주 데이터 범주에 포함됩니다. 명목 데이터는 주문하고 계산할 수 있지만 측정할 수는 없습니다.
수치 데이터란?
자연어가 아닌 숫자로 표현된 데이터를 수치 데이터라고 합니다. 이름을 유지하면서 숫자 형태로만 수집할 수 있습니다. 양적 데이터라고도 하는 이 수치 데이터 유형은 사람의 키, 몸무게, IQ 등을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.
숫자 데이터는 두 가지 유형이 될 수 있습니다.
- 이산 데이터: 가산 수치 데이터는 이산 데이터입니다. 즉, 일대일로 자연수에 매핑됩니다. 연령, 학급 학생 수, 선거 후보자 수 등은 일반적으로 불연속 데이터의 몇 가지 예입니다.
- 연속 데이터: 셀 수 없는 숫자의 데이터 유형입니다. 그것들을 묘사하기 위해 자연수선에 일련의 간격이 사용됩니다. 학생 CGPA, 키 및 기타 연속 데이터 유형이 몇 가지 예입니다.
범주형 데이터와 수치 데이터의 차이점
이 두 가지 유형의 데이터 간에는 많은 것이 다릅니다. 아래에서 무엇이 어떻게 다른지 알아 보겠습니다.
| 아니 | 특징 | 범주형 데이터 | 수치 데이터 |
| 1 | 정의 | 범주형 데이터는 이름이나 레이블로 저장하고 식별할 수 있습니다. | 숫자 데이터는 단어나 설명이 아닌 숫자입니다. |
| 2 | 별명 | 데이터를 범주화하기 전에 한정하기 때문에 정성적 데이터라고도 합니다. | 정량적 데이터는 산술 프로세스의 수치 값을 나타냅니다. |
| 삼 | 예 | 성별을 정의합니다.
| 시험 점수가 20점 만점에?
|
| 4 | 유형 | 명목 데이터 및 서수 데이터. | 이산 데이터 및 연속 데이터. |
| 5 | 형질 |
|
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| 6 | 사용자 친화적인 디자인 | 긴 설문 조사는 가능성이 있으며 응답자를 끌 수 있습니다. | 설문 조사 상호작용이 빠르고 짧기 때문에 이탈이 줄어듭니다. |
| 7 | 데이터 수집 방법 |
| 대부분 객관식이며 때로는 개방형 질문입니다. |
| 8 | 데이터 수집 도구 | 설문지, 설문 조사 및 인터뷰 | 설문지, 설문 조사, 인터뷰, 포커스 그룹 및 관찰 |
| 9 | 용도 | 설문 조사에서 응답자 개인 정보, 의견 및 경험을 요구할 때 사용됩니다. 비즈니스 연구에 사용 | 산술 성능을 기반으로 한 통계 계산. |
| 10 | 호환성 | 대부분의 통계적 접근 방식과 호환되지 않습니다. 따라서 연구자들은 그것을 피합니다. | 대부분의 통계 계산을 지원합니다. |
| 11 | 심상 | 막대형 및 원형 차트만. | 막대 그래프, 파이 차트 및 산점도를 사용할 수 있습니다. |
| 12 | 구조 | 비정형 데이터 Google, Bing 등과 같이 데이터를 인덱싱할 수 있습니다. | 구조화되어 있기 때문에 쉽게 정리하고 이해할 수 있습니다. |
범주형 데이터와 숫자 데이터의 유사점
차이점에 대해 이미 논의한 것처럼 다음 2개의 데이터에도 몇 가지 유사점이 있으며 아래에 설명되어 있습니다.
서수 데이터
범주와 숫자 데이터 사이의 교차점입니다. 일반적으로 범주형 데이터의 하위 유형이라고 부르지만 수치 데이터라고도 합니다.
용도
수치적 접근 방식을 사용하든 범주적 접근 방식을 사용하든 연구 및 통계 분석 결과는 동일합니다. 연구자들은 때때로 데이터를 보는 다른 방법을 찾기 위해 설문 조사에서 두 가지를 함께 사용합니다.
수집 도구
범주 및 수치 데이터를 수집하는 가장 일반적인 방법에는 설문 조사, 설문지 및 인터뷰가 있습니다.
연구자들이 사용하는 가장 인기 있는 데이터 수집 방법은 측량입니다. 수치 데이터와 범주 데이터를 모두 수집하도록 만들 수 있습니다.
예/아니오 질문 또는 리커트 척도 질문을 사용하여 참가자로부터 수치 데이터를 수집할 수 있습니다. 개방형 질문은 의도된 청중으로부터 필수 데이터를 얻을 수도 있습니다.
결론
수행 중인 연구에 따라 범주형 데이터와 수치 데이터가 통계 분석에 사용될 수 있습니다. 문제를 다룰 때 연구자는 상황에 따라 범주 데이터, 수치 데이터 또는 둘 다 수집하기로 결정할 수 있습니다.
대체 관점을 고려하기 위해 분석을 위한 정보를 수집할 때 연구자는 수치 및 범주 데이터를 수집할 수 있습니다. 연구에서 이 두 종류의 데이터를 올바르게 사용하려면 이들의 차이점을 알고 있어야 합니다.
다양한 데이터 종류를 이해하는 것이 왜 중요한지에 대한 또 다른 정당성은 이것에 의해 제공됩니다.
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