Dane kategoryczne a dane liczbowe: różnice

Opublikowany: 2022-11-22

Dane to fakty lub fragmenty informacji zebrane w celu odniesienia lub analizy. W większości przypadków dane te są gromadzone w ramach rozpatrywanego tematu. Ten atrybut może być inny dla każdej osoby. Porozmawiajmy o danych kategorycznych a danych liczbowych.

Podczas wyszukiwania i gromadzenia danych bardzo ważne jest, aby wiedzieć, jakiego rodzaju dane otrzymujesz, aby móc je dobrze interpretować i analizować. W większości przypadków w badaniu naukowym występują dwa rodzaje danych:

  1. Dane kategoryczne
  2. Dane liczbowe.

W statystyce bardzo ważne jest zrozumienie różnych rodzajów danych. Ważne jest, aby dowiedzieć się, kim są obaj, na podstawie tego, jak się różnią i jak są tacy sami. Ułatwi to ich prawidłowe gromadzenie, wykorzystywanie i analizowanie.

W tym artykule omówimy, czym są dane kategoryczne i czym różnią się od danych liczbowych. Zacznijmy.

Co to są dane kategoryczne?

Dane kategoryczne można umieszczać w grupach lub kategoriach za pomocą nazw lub etykiet. To grupowanie jest zwykle generowane przy użyciu procedury dopasowywania opartej na atrybutach danych i podobieństwach między tymi cechami.

Każdy element zestawu danych jakościowych, znany również jako dane jakościowe , może zostać przypisany tylko do jednej kategorii na podstawie jego jakości, a każda kategoria wzajemnie się wyklucza.

Istnieją dwie podstawowe kategorie danych kategorycznych:

  • Dane nominalne: Jest to kategoria danych, która nadaje nazwę lub etykietę swoim kategoriom. Ma cechy przypominające rzeczownik i jest czasami określany jako dane nazewnictwa.
  • Zwykłe dane: Elementy z rankingami, zamówieniami lub skalami ocen są zawarte w tej kategorii danych kategorycznych. Dane nominalne można uporządkować i policzyć, ale nie zmierzyć.

Co to są dane liczbowe?

Dane wyrażone w kategoriach liczbowych, a nie w opisach w języku naturalnym, nazywane są danymi numerycznymi. Można go zebrać tylko w postaci liczbowej, zachowując jego nazwę. Ten numeryczny typ danych, określany również jako dane ilościowe, może być używany do pomiaru wzrostu, wagi, IQ itp.

Dane liczbowe mogą być dwojakiego rodzaju:

  • Dane dyskretne: policzalne dane liczbowe to dane dyskretne. Innymi słowy, są one odwzorowywane jeden do jednego na liczby naturalne. Wiek, liczba uczniów w klasie, liczba kandydatów w wyborach itp. to kilka ogólnych przykładów danych dyskretnych.
  • Dane ciągłe: Jest to niepoliczalny typ danych dla liczb. Do ich zobrazowania stosuje się serię przedziałów na naturalnej osi liczbowej. CGPA ucznia, wzrost i inne ciągłe typy danych to tylko kilka przykładów.

Różnica między danymi kategorialnymi a danymi liczbowymi

Wiele rzeczy różni się między tymi dwoma typami danych. Dowiedzmy się, czym i czym się różnią poniżej:

Nie Cechy Dane kategoryczne Dane liczbowe
1 Definicja Dane kategoryczne mogą być przechowywane i identyfikowane za pomocą nazw lub etykiet. Dane liczbowe to liczby, a nie słowa czy opisy.
2 Alias Ponieważ kwalifikuje dane przed ich kategoryzacją, jest czasami określany jako dane jakościowe. Dane ilościowe reprezentują wartości liczbowe dla procesów arytmetycznych.
3 Przykłady Zdefiniuj płeć.

  • Męski
  • Kobieta
  • Inny
 Wynik testu na 20?

  • Poniżej 5
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 typy Dane nominalne i dane porządkowe. Dane dyskretne i dane ciągłe.
5 Charakterystyka
  • Nie ma skali zamówień.
  • Opis języka naturalnego
  • Może przyjmować liczby liczbowe, ale ma cechy jakościowe
  • Można przedstawić graficznie za pomocą wykresów kołowych i wykresów słupkowych.
  • Posiada skalę logiczną
  • Używanie opisu, który nie jest w języku naturalnym
  • Przyjmuje liczby i liczby jako dane wejściowe.
  • Do wizualizacji tego można użyć wykresów słupkowych i kołowych
6 Przyjazny dla użytkownika projekt Długie ankiety są możliwe i mogą zniechęcić respondentów. Interakcja z ankietą jest szybka i krótka, co zmniejsza porzucenie.
7 Metoda zbierania danych
  • Dane nominalne: pytania otwarte
  • Dane porządkowe: pytania wielokrotnego wyboru
 Przeważnie pytania wielokrotnego wyboru, czasem otwarte.
8 Narzędzia do zbierania danych Kwestionariusze, ankiety i wywiady Kwestionariusze, ankiety, wywiady, grupy fokusowe i obserwacje
9 Używa Używane, gdy ankieta wymaga od respondenta podania danych osobowych, opinii i doświadczeń. Używany w badaniach biznesowych Obliczenia statystyczne oparte na wynikach arytmetycznych.
10 Zgodność Jest to niezgodne z większością podejść statystycznych. W ten sposób badacze tego unikają. Obsługuje większość obliczeń statystycznych.
11 Wyobrażanie sobie Same wykresy słupkowe i kołowe. Można używać wykresów słupkowych, wykresów kołowych i wykresów punktowych.
12 Struktura Dane nieustrukturyzowane Jak Google, Bing itp., może indeksować dane. Ponieważ jest ustrukturyzowany, można go łatwo zaaranżować i zrozumieć.

Podobieństwa między danymi kategorialnymi a danymi liczbowymi

Jak już omówiliśmy różnice, 2 poniższe dane również mają pewne podobieństwa, które opisano poniżej:

  • Dane porządkowe

Jest to skrzyżowanie kategorii i danych liczbowych. Chociaż jest powszechnie określany jako podtyp danych kategorycznych, może być również określany jako dane liczbowe.

  • Używa

Wyniki będą takie same dla badań i analiz statystycznych, niezależnie od tego, czy zastosujesz podejście numeryczne, czy kategoryczne. Badacze czasami używają ich obu razem w ankiecie, aby znaleźć różne sposoby patrzenia na dane.

  • Narzędzia do zbierania

Do najbardziej typowych metod gromadzenia danych kategorycznych i liczbowych należą ankiety, kwestionariusze i wywiady.

Najpopularniejszą metodą zbierania danych stosowaną przez badaczy jest ankieta. Można go wykonać w celu gromadzenia zarówno danych liczbowych, jak i kategorii.

Możesz użyć pytań tak/nie lub pytań skali Likerta, aby zebrać dane liczbowe od swoich uczestników. Otwarte zapytania mogą również pozyskać istotne dane od docelowych odbiorców.

Wniosek

W zależności od prowadzonych badań, do analizy statystycznej można wykorzystać dane kategoryczne vs dane liczbowe. Rozwiązując problem, badacz może zdecydować się na zebranie danych kategorii, danych liczbowych lub nawet obu w pewnych okolicznościach.

Zbierając informacje do analizy w celu rozważenia alternatywnych punktów widzenia, badacz może gromadzić dane liczbowe i kategorialne. Aby właściwie wykorzystać te dwa rodzaje danych w badaniu, należy zdawać sobie sprawę z różnic między nimi.

Jest to kolejne uzasadnienie, dlaczego tak ważne jest zrozumienie różnych rodzajów danych.

QuestionPro to coś więcej niż tylko oprogramowanie ankietowe, ponieważ oferuje rozwiązania dla różnych problemów i branż. Na przykład nasza biblioteka badawcza InsightsHub to platforma do przechowywania i analizy danych.

Rozwiązania i platformy do zarządzania wiedzą oferowane przez InsightsHub pomagają firmom udoskonalić zarządzanie danymi, przyspieszyć opracowywanie spostrzeżeń i lepiej wykorzystać dane historyczne przy jednoczesnym obniżeniu kosztów i zwiększeniu zwrotu z inwestycji.