Date categoriale vs date numerice: diferențele

Publicat: 2022-11-22

Datele sunt fapte sau informații colectate pentru referință sau analiză. De cele mai multe ori, aceste date sunt colectate ca parte a subiectului care este analizat. Acest atribut poate fi diferit pentru fiecare persoană. Să vorbim despre date categorice vs date numerice.

Când cercetați și colectați date, este esențial să știți ce fel de date obțineți, astfel încât să le puteți interpreta și analiza bine. De cele mai multe ori, există două tipuri de date într-un studiu de cercetare:

  1. Date categorice
  2. Date numerice.

În statistică, este vital să înțelegem diferitele tipuri de date. Este esențial să ne dăm seama cine sunt amândoi în funcție de felul în care sunt diferiți și cum sunt la fel. Acest lucru va face ușoară colectarea, utilizarea și analizarea lor corect.

În acest articol, vom discuta ce sunt datele categorice și cum diferă acestea de datele numerice. Să începem.

Ce sunt datele categorice?

Datele categoriale pot fi puse în grupuri sau categorii folosind nume sau etichete. Această grupare este de obicei generată folosind o procedură de potrivire bazată pe atributele datelor și asemănările dintre aceste calități.

Fiecare parte dintr-un set de date categoriale, cunoscută și ca date calitative , poate fi atribuită unei singure categorii în funcție de calitățile sale, iar fiecare categorie se exclud reciproc.

Există două categorii principale de date categorice:

  • Date nominale: aceasta este categoria de date care denumește sau etichetează categoriile sale. Are caracteristici asemănătoare cu un substantiv și ocazional este denumit date de denumire.
  • Date obișnuite: elementele cu clasamente, comenzi sau scale de evaluare sunt incluse în această categorie de date categorice. Datele nominale pot fi comandate și numărate, dar nu măsurate.

Ce sunt datele numerice?

Datele exprimate mai degrabă în termeni numerici decât în ​​descrieri în limbaj natural sunt numite date numerice. Poate fi adunat doar sub formă numerică, păstrându-și numele. Acest tip de date numerice, denumit și date cantitative, poate fi utilizat pentru a măsura înălțimea, greutatea, IQ-ul unei persoane etc.

Datele numerice pot fi de două tipuri:

  • Date discrete: Datele numerice numărabile sunt date discrete. Ele sunt mapate unu-la-unu la numere naturale, cu alte cuvinte. Vârsta, numărul de elevi dintr-o clasă, numărul de candidați la alegeri etc., sunt câteva exemple de date discrete în general.
  • Date continue: acesta este un tip de date de nenumărat pentru numere. O serie de intervale pe o dreaptă numerică naturală este folosită pentru a le reprezenta. CGPA student, înălțimea și alte tipuri de date continue sunt câteva exemple.

Diferența dintre datele categoriale și datele numerice

Multe lucruri sunt diferite între aceste 2 tipuri de date. Să aflăm mai jos ce și cum sunt diferite:

Nu Caracteristici Date categorice Date numerice
1 Definiție Datele categorice pot fi stocate și identificate prin nume sau etichete. Datele numerice sunt numere, nu cuvinte sau descrieri.
2 Alias Deoarece califică datele înainte de a le clasifica, uneori se face referire la date calitative. Datele cantitative reprezintă valori numerice pentru procesele aritmetice.
3 Exemple Definiți genul.

  • Masculin
  • Femeie
  • Alte
 Scorul la test din 20?

  • Sub 5
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 Tipuri Date nominale și date ordinale. Date discrete și date continue.
5 Caracteristici
  • Nu există o scară de comenzi.
  • Descriere în limbaj natural
  • Poate lua numere numerice, dar are caracteristici calitative
  • Poate fi reprezentat grafic folosind diagrame circulare și diagrame cu bare.
  • Posedă o scară logică
  • Folosind o descriere care nu este în limbaj natural
  • Preia numere și numere ca intrări.
  • Diagramele cu bare și diagramele circulare pot fi folosite pentru a vizualiza acest lucru
6 Design ușor de utilizat Sondajele lungi sunt o posibilitate și pot dezactiva respondenții. Interacțiunea cu sondajul este rapidă și scurtă, reducând abandonul.
7 Metoda de colectare a datelor
  • Date nominale: întrebări deschise
  • Date ordinale: întrebări cu răspunsuri multiple
 În mare parte, întrebări cu răspunsuri multiple, uneori cu răspunsuri deschise.
8 Instrumente de colectare a datelor Chestionare, sondaje și interviuri Chestionare, sondaje, interviuri, focus grupuri și observații
9 Utilizări Folosit atunci când un sondaj solicită respondenților informații personale, opinii și experiențe. Folosit în cercetarea afacerilor Calcule statistice bazate pe performanța aritmetică.
10 Compatibilitate Este incompatibil cu majoritatea abordărilor statistice. Astfel, cercetătorii o evită. Acceptă majoritatea calculelor statistice.
11 Vizualizarea Numai diagrame cu bare și piese. Pot fi utilizate grafice cu bare, diagrame circulare și diagrame de dispersie.
12 Structura Date nestructurate La fel ca Google, Bing etc., poate indexa date. Deoarece este structurat, poate fi ușor aranjat și înțeles.

Asemănări între datele categoriale și datele numerice

După cum am discutat deja despre diferențe, următoarele 2 date au și unele asemănări, care sunt descrise mai jos:

  • Date ordinale

Este o încrucișare între date de categorie și date numerice. Deși este denumit în mod obișnuit un subtip de date categorice, poate fi denumit și date numerice.

  • Utilizări

Rezultatele vor fi aceleași pentru cercetare și analiză statistică, indiferent dacă utilizați o abordare numerică sau categorică. Cercetătorii le folosesc uneori pe ambele împreună într-un sondaj pentru a afla moduri diferite de a privi datele.

  • Instrumente de colectare

Cele mai tipice metode de colectare a datelor categorice și numerice includ anchete, chestionare și interviuri.

Cea mai populară metodă de colectare a datelor folosită de cercetători este sondajul. Poate fi făcută pentru a colecta atât date numerice, cât și date de categorie.

Puteți folosi întrebări da/nu sau întrebări pe scară Likert pentru a colecta date numerice de la participanții dvs. Cererile deschise pot, de asemenea, obține date esențiale de la publicul vizat.

Concluzie

În funcție de cercetarea care se desfășoară, pentru analiza statistică pot fi utilizate date categorice versus date numerice. Când abordează o problemă, un cercetător poate decide să adune date de categorie, date numerice sau chiar ambele în anumite circumstanțe.

Atunci când colectează informații pentru o analiză pentru a lua în considerare puncte de vedere alternative, cercetătorul poate colecta date numerice și de categorie. Pentru a utiliza corect aceste două tipuri de date într-un studiu, trebuie să fiți conștienți de distincțiile lor.

O altă justificare a motivului pentru care este esențial să înțelegem diferitele tipuri de date este oferită de aceasta.

QuestionPro este mai mult decât un simplu software pentru sondaje, deoarece oferă soluții pentru diferite probleme și industrii. De exemplu, biblioteca noastră de cercetare InsightsHub este o platformă de stocare și analiză a datelor.

Soluțiile și platformele de management al cunoștințelor InsightsHub ajută companiile să îmbunătățească gestionarea datelor, să accelereze dezvoltarea informațiilor și să utilizeze mai bine datele istorice, reducând în același timp costurile și îmbunătățind rentabilitatea investiției.