Dados categóricos x dados numéricos: as diferenças
Publicados: 2022-11-22Dados são fatos ou informações coletadas para referência ou análise. Na maioria das vezes, esses dados são coletados como parte do assunto que está sendo observado. Este atributo pode ser diferente para cada pessoa. Vamos falar sobre dados categóricos x dados numéricos.
Ao pesquisar e coletar dados, é essencial saber que tipo de dados você está obtendo para poder interpretá-los e analisá-los bem. Na maioria das vezes, existem dois tipos de dados em um estudo de pesquisa:
- Dados categóricos
- Dados numéricos.
Em estatística, é vital entender os diferentes tipos de dados. É crucial descobrir quem são os dois com base em como são diferentes e como são iguais. Isso facilitará sua coleta, uso e análise corretos.
Neste artigo, discutiremos o que são dados categóricos e como eles diferem dos dados numéricos. Vamos começar.
O que são dados categóricos?
Dados categóricos podem ser colocados em grupos ou categorias usando nomes ou rótulos. Esse agrupamento geralmente é gerado usando um procedimento de correspondência com base em atributos de dados e semelhanças entre essas qualidades.
Cada parte de um conjunto de dados categórico, também conhecido como dados qualitativos , pode ser atribuído a apenas uma categoria com base em suas qualidades, e cada categoria é mutuamente exclusiva.
Existem duas categorias principais de dados categóricos:
- Dados nominais: Esta é a categoria de dados que nomeia ou rotula suas categorias. Tem características que lembram um substantivo e são ocasionalmente referidos como dados de nomenclatura.
- Dados comuns: Elementos com classificações, ordens ou escalas de classificação estão incluídos nesta categoria de dados categóricos. Os dados nominais podem ser ordenados e contados, mas não medidos.
O que são dados numéricos?
Os dados expressos em termos numéricos, em vez de descrições em linguagem natural, são chamados de dados numéricos. Só pode ser reunido em forma numérica, mantendo seu nome. Esse tipo de dado numérico, também chamado de dado quantitativo, pode ser usado para medir a altura, o peso, o QI, etc. de uma pessoa.
Os dados numéricos podem ser de dois tipos:
- Dados discretos: Dados numéricos contáveis são dados discretos. Eles são mapeados um a um para números naturais, em outras palavras. A idade, o número de alunos em uma turma, o número de candidatos em uma eleição, etc., são alguns exemplos de dados discretos em geral.
- Dados Contínuos: Este é um tipo de dados incontáveis para números. Uma série de intervalos em uma linha numérica natural é usada para representá-los. Aluno CGPA, altura e outros tipos de dados contínuos são alguns exemplos.
A diferença entre dados categóricos e dados numéricos
Muitas coisas são diferentes entre esses 2 tipos de dados. Vamos descobrir o que e como eles são diferentes abaixo:
| Não | Características | Dados categóricos | Dados numéricos |
| 1 | Definição | Dados categóricos podem ser armazenados e identificados por nomes ou rótulos. | Dados numéricos são números, não palavras ou descrições. |
| 2 | Pseudônimo | Por qualificar os dados antes de categorizá-los, às vezes são referidos como dados qualitativos. | Dados quantitativos representam valores numéricos para processos aritméticos. |
| 3 | Exemplos | Defina gênero.
| Pontuação do teste de 20?
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| 4 | tipos | Dados nominais e dados ordinais. | Dados discretos e dados contínuos. |
| 5 | Características |
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| 6 | Design amigável | Pesquisas longas são uma possibilidade e podem desligar os respondentes. | A interação da pesquisa é rápida e curta, reduzindo o abandono. |
| 7 | Método de coleta de dados |
| Principalmente questões de múltipla escolha, às vezes abertas. |
| 8 | Ferramentas de coleta de dados | Questionários, pesquisas e entrevistas | Questionários, pesquisas, entrevistas, grupos focais e observações |
| 9 | Usos | Usado quando uma pesquisa exige informações pessoais, opiniões e experiências dos respondentes. Usado em pesquisa de negócios | Cálculos estatísticos baseados no desempenho aritmético. |
| 10 | Compatibilidade | É incompatível com a maioria das abordagens estatísticas. Assim, os pesquisadores o evitam. | Ele suporta a maioria dos cálculos estatísticos. |
| 11 | Visualização | Gráficos de barras e pizza sozinhos. | Gráficos de barras, gráficos de pizza e gráficos de dispersão podem ser usados. |
| 12 | Estrutura | Dados não estruturados Como Google, Bing, etc., podem indexar dados. | Por ser estruturado, pode ser facilmente organizado e compreendido. |
Semelhanças entre dados categóricos e dados numéricos
Como já discutimos as diferenças, os 2 dados a seguir também possuem algumas semelhanças, descritas abaixo:
dados ordinais
É um cruzamento entre categoria e dados numéricos. Embora seja comumente referido como um subtipo de dados categóricos, também pode ser referido como dados numéricos.
Usos
Os resultados serão os mesmos para pesquisa e análise estatística, quer você use uma abordagem numérica ou categórica. Às vezes, os pesquisadores usam os dois juntos em uma pesquisa para descobrir maneiras diferentes de analisar os dados.
Ferramentas de coleta
Os métodos mais comuns para coletar dados categóricos e numéricos incluem pesquisas, questionários e entrevistas.
O método mais popular de coleta de dados empregado pelos pesquisadores é o levantamento. Pode ser feito para coletar dados numéricos e de categoria.
Você pode usar perguntas sim/não ou perguntas de escala Likert para coletar dados numéricos de seus participantes. Consultas abertas também podem adquirir dados essenciais do público-alvo.
Conclusão
Dependendo da pesquisa que está sendo realizada, dados categóricos versus dados numéricos podem ser usados para análise estatística. Ao abordar um problema, um pesquisador pode decidir coletar dados de categoria, dados numéricos ou até mesmo ambos em algumas circunstâncias.
Ao coletar informações para uma análise que considere pontos de vista alternativos, o pesquisador pode coletar dados numéricos e de categorias. Para usar corretamente esses dois tipos de dados em um estudo, é preciso estar ciente de suas distinções.
Outra justificativa para a importância de compreender os vários tipos de dados é fornecida por isso.
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