Категориальные данные против числовых данных: различия

Опубликовано: 2022-11-22

Данные — это факты или фрагменты информации, собранные для справки или анализа. В большинстве случаев эти данные собираются как часть рассматриваемого предмета. Этот атрибут может быть разным для каждого человека. Давайте поговорим о категориальных данных и числовых данных.

При исследовании и сборе данных важно знать, какие данные вы получаете, чтобы вы могли правильно интерпретировать и анализировать их. В большинстве случаев в научном исследовании используются два типа данных:

  1. Категориальные данные
  2. Числовые данные.

В статистике очень важно понимать различные виды данных. Крайне важно выяснить, кто они оба, исходя из того, чем они отличаются и чем они одинаковы. Это облегчит их сбор, использование и правильный анализ.

В этой статье мы обсудим, что такое категориальные данные и чем они отличаются от числовых данных. Давайте начнем.

Что такое категориальные данные?

Категориальные данные можно объединять в группы или категории с использованием имен или меток. Эта группировка обычно создается с использованием процедуры сопоставления, основанной на атрибутах данных и сходствах между этими качествами.

Каждая часть категориального набора данных, также известного как качественные данные , может быть отнесена только к одной категории в зависимости от ее качества, и каждая категория является взаимоисключающей.

Есть две основные категории категориальных данных:

  • Номинальные данные: это категория данных, которая называет или маркирует свои категории. Он имеет черты, напоминающие существительное, и иногда его называют данными именования.
  • Обычные данные: элементы с ранжированием, порядком или рейтинговой шкалой включены в эту категорию категориальных данных. Номинальные данные можно заказать и подсчитать, но не измерить.

Что такое числовые данные?

Данные, выраженные в числовых терминах, а не в описаниях на естественном языке, называются числовыми данными. Его можно собрать только в числовой форме, сохранив свое имя. Этот тип числовых данных, также называемый количественными данными, может использоваться для измерения роста, веса, IQ человека и т. д.

Числовые данные могут быть двух типов:

  • Дискретные данные: исчисляемые числовые данные являются дискретными данными. Другими словами, они отображаются один к одному в натуральные числа. Возраст, количество учеников в классе, количество кандидатов на выборах и т. д. — вот несколько примеров дискретных данных в целом.
  • Непрерывные данные: это неисчисляемый тип данных для чисел. Для их изображения используется ряд интервалов на прямой с натуральными числами. Примеры: студенческий CGPA, рост и другие непрерывные типы данных.

Разница между категориальными данными и числовыми данными

Многие вещи различаются между этими двумя типами данных. Давайте узнаем, чем и как они отличаются ниже:

Нет Функции Категориальные данные Числовые данные
1 Определение Категориальные данные можно хранить и идентифицировать по именам или меткам. Числовые данные — это числа, а не слова или описания.
2 Псевдоним Поскольку он квалифицирует данные перед их классификацией, его иногда называют качественными данными. Количественные данные представляют собой числовые значения для арифметических процессов.
3 Примеры Определите пол.

  • Мужской
  • женский
  • Другой
 Оценка теста из 20?

  • Ниже 5
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 Типы Номинальные данные и порядковые данные. Дискретные данные и непрерывные данные.
5 Характеристики
  • Шкалы заказов нет.
  • Описание на естественном языке
  • Может принимать числовые значения, но имеет качественные характеристики
  • Может быть представлен графически с помощью круговых диаграмм и столбчатых диаграмм.
  • Обладает логической шкалой
  • Использование описания не на естественном языке
  • Принимает цифры и цифры в качестве входных данных.
  • Для наглядности можно использовать гистограммы и круговые диаграммы.
6 Удобный дизайн Возможны длинные опросы, которые могут отпугнуть респондентов. Взаимодействие с опросом быстрое и короткое, что снижает количество отказов.
7 Метод сбора данных
  • Номинальные данные: открытые вопросы
  • Порядковые данные: вопросы с несколькими вариантами ответов
 В основном вопросы с несколькими вариантами ответов, иногда открытые.
8 Инструменты сбора данных Анкеты, опросы и интервью Анкеты, опросы, интервью, фокус-группы и наблюдения
9 Использование Используется, когда опрос требует от респондентов личной информации, мнений и опыта. Используется в бизнес-исследованиях Статистические расчеты на основе арифметических действий.
10 Совместимость Это несовместимо с большинством статистических подходов. Таким образом, исследователи избегают этого. Он поддерживает большинство статистических расчетов.
11 Визуализация Только столбчатые и круговые диаграммы. Можно использовать гистограммы, круговые диаграммы и точечные диаграммы.
12 Структура Неструктурированные данные Как и Google, Bing и т. д., он может индексировать данные. Поскольку он структурирован, его можно легко упорядочить и понять.

Сходства между категориальными данными и числовыми данными

Поскольку мы уже обсуждали различия, 2 следующих данных также имеют некоторые сходства, которые описаны ниже:

  • Порядковые данные

Это нечто среднее между категорией и числовыми данными. Хотя его обычно называют подтипом категориальных данных, его также можно назвать числовыми данными.

  • Использование

Результаты будут одинаковыми для исследований и статистического анализа, независимо от того, используете ли вы числовой или категориальный подход. Исследователи иногда используют их вместе в опросе, чтобы найти разные способы просмотра данных.

  • Инструменты сбора

К наиболее типичным методам сбора категорийных и числовых данных относятся опросы, анкеты и интервью.

Наиболее популярным методом сбора данных, используемым исследователями, является анкетирование. Это может быть сделано для сбора как числовых, так и категорийных данных.

Вы можете использовать вопросы «да/нет» или вопросы по шкале Лайкерта для сбора числовых данных от ваших участников. Открытые запросы также могут получить важные данные от целевой аудитории.

Вывод

В зависимости от проводимого исследования для статистического анализа могут использоваться категориальные данные и числовые данные. При решении проблемы исследователь может решить собрать данные о категориях, числовые данные или даже то и другое в некоторых обстоятельствах.

При сборе информации для анализа с целью рассмотрения альтернативных точек зрения исследователь может собирать числовые данные и данные по категориям. Чтобы правильно использовать эти два вида данных в исследовании, нужно знать их различия.

Это дает еще одно обоснование того, почему важно понимать различные типы данных.

QuestionPro — это больше, чем просто программное обеспечение для опросов, поскольку оно предлагает решения для различных проблем и отраслей. Например, наша исследовательская библиотека InsightsHub представляет собой платформу для хранения и анализа данных.

Решения и платформы управления знаниями InsightsHub помогают компаниям улучшить управление данными, ускорить разработку аналитических данных и лучше использовать исторические данные при одновременном снижении затрат и повышении рентабельности инвестиций.