Kategorik Veriler ve Sayısal Veriler: Farklar

Yayınlanan: 2022-11-22

Veriler, referans veya analiz için toplanan gerçekler veya bilgi parçalarıdır. Çoğu zaman, bu veriler bakılan konunun bir parçası olarak toplanır. Bu özellik her insan için farklı olabilir. Kategorik Veriler ve Sayısal Veriler hakkında konuşalım.

Verileri araştırırken ve toplarken, iyi yorumlayıp analiz edebilmek için ne tür veriler elde ettiğinizi bilmeniz önemlidir. Çoğu zaman, bir araştırma çalışmasında iki tür veri vardır:

  1. Kategorik veriler
  2. Sayısal veri.

İstatistikte, farklı veri türlerini anlamak çok önemlidir. Nasıl farklı olduklarına ve nasıl aynı olduklarına bağlı olarak her ikisinin de kim olduğunu anlamak çok önemlidir. Bu, bunları doğru bir şekilde toplamayı, kullanmayı ve analiz etmeyi kolaylaştıracaktır.

Bu yazıda, kategorik verilerin ne olduğunu ve sayısal verilerden nasıl farklı olduklarını tartışacağız. Başlayalım.

Kategorik veri nedir?

Kategorik veriler, adlar veya etiketler kullanılarak gruplara veya kategorilere yerleştirilebilir. Bu gruplama tipik olarak, veri niteliklerine ve bu nitelikler arasındaki benzerliklere dayalı bir eşleştirme prosedürü kullanılarak oluşturulur.

Nitel veri olarak da bilinen kategorik bir veri kümesinin her parçası, niteliklerine göre yalnızca bir kategoriye atanabilir ve her kategori birbirini dışlar.

Kategorik verilerin iki ana kategorisi vardır:

  • Nominal veri: Bu, kategorilerini adlandıran veya etiketleyen veri kategorisidir. Bir isme benzeyen özelliklere sahiptir ve bazen veri adlandırma olarak anılır.
  • Sıradan veriler: Sıralamaları, sıralamaları veya derecelendirme ölçekleri olan öğeler bu kategorik veri kategorisine dahil edilir. Nominal veriler sıralanabilir ve sayılabilir ancak ölçülemez.

Sayısal veri nedir?

Doğal dil açıklamalarından ziyade sayısal terimlerle ifade edilen verilere sayısal veriler denir. Adını koruyarak yalnızca sayısal biçimde toplanabilir. Nicel veriler olarak da adlandırılan bu sayısal veri türü, bir kişinin boyunu, kilosunu, IQ'sunu vb. ölçmek için kullanılabilir.

Sayısal veriler iki tür olabilir:

  • Ayrık Veri: Sayılabilir sayısal veriler, ayrık verilerdir. Başka bir deyişle, doğal sayılara birebir eşlenirler. Yaş, bir sınıftaki öğrenci sayısı, bir seçimdeki aday sayısı vb. genel olarak ayrık verilere birkaç örnektir.
  • Sürekli Veri: Bu, sayılar için sayılamayan bir veri türüdür. Bunları tasvir etmek için doğal bir sayı doğrusu üzerindeki bir dizi aralık kullanılır. Öğrenci CGPA'sı, boyu ve diğer sürekli veri türleri birkaç örnektir.

Kategorik veriler ile sayısal veriler arasındaki fark

Bu 2 veri türü arasında birçok şey farklıdır. Aşağıda neyin ve nasıl farklı olduklarını öğrenelim:

Numara Özellikler Kategorik veriler Sayısal veri
1 Tanım Kategorik veriler saklanabilir ve adlar veya etiketlerle tanımlanabilir. Sayısal veriler sayılardır, kelimeler veya açıklamalar değildir.
2 takma ad Verileri kategorilere ayırmadan önce nitelendirdiği için, bazen nitel veri olarak adlandırılır. Nicel veriler, aritmetik işlemler için sayısal değerleri temsil eder.
3 örnekler Cinsiyeti tanımlayın.

  • Erkek
  • Dişi
  • Başka
 Sınav puanı 20 üzerinden mi?

  • 5'in altında
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 Türler Nominal veriler ve Sıralı veriler. Ayrık veri ve Sürekli veri.
5 Özellikler
  • Sipariş ölçeği yoktur.
  • Doğal dil açıklaması
  • Sayısal sayıları alabilir ancak niteliksel özelliklere sahiptir
  • Pasta grafikler ve çubuk grafikler kullanılarak grafiksel olarak temsil edilebilir.
  • Mantıksal bir ölçeğe sahiptir
  • Doğal dilde olmayan bir açıklama kullanmak
  • Sayıları ve sayıları girdi olarak alır.
  • Bunu görselleştirmek için çubuk grafikler ve pasta grafikler kullanılabilir.
6 Kullanıcı dostu tasarım Uzun anketler bir olasılıktır ve yanıt verenleri kapatabilir. Anket etkileşimi hızlı ve kısadır, terk edilmeyi azaltır.
7 Veri toplama yöntemi
  • Nominal veriler: açık uçlu sorular
  • Sıralı veriler: çoktan seçmeli sorular
 Çoğunlukla çoktan seçmeli, bazen açık uçlu sorular.
8 Veri toplama araçları Anketler, anketler ve röportajlar Anketler, anketler, görüşmeler, odak grupları ve gözlemler
9 kullanımlar Bir anket yanıtlayanlardan kişisel bilgiler, görüşler ve deneyimler talep ettiğinde kullanılır. İş araştırmalarında kullanılır Aritmetik performansa dayalı istatistiksel hesaplamalar.
10 Uyumluluk Çoğu istatistiksel yaklaşımla uyumsuzdur. Böylece araştırmacılar bundan kaçınırlar. Çoğu istatistiksel hesaplamayı destekler.
11 görselleştirme Yalnızca çubuk ve pasta grafikler. Çubuk grafikler, pasta grafikler ve dağılım grafikleri kullanılabilir.
12 Yapı Yapılandırılmamış veriler Google, Bing vb. gibi verileri dizine ekleyebilir. Yapılandırılmış olduğu için kolayca düzenlenebilir ve anlaşılabilir.

Kategorik veriler ile sayısal veriler arasındaki benzerlikler

Farklılıkları daha önce tartıştığımız gibi, aşağıdaki 2 verinin de aşağıda açıklanan bazı benzerlikleri vardır:

  • Sıra verileri

Kategori ve sayısal veriler arasında bir geçiştir. Genellikle kategorik verilerin bir alt türü olarak anılsa da sayısal veriler olarak da adlandırılabilir.

  • kullanımlar

İster sayısal ister kategorik bir yaklaşım kullanın, sonuçlar araştırma ve istatistiksel analiz için aynı olacaktır. Araştırmacılar bazen verilere bakmanın farklı yollarını bulmak için bir ankette ikisini birlikte kullanırlar.

  • Toplama araçları

Kategorik ve sayısal veri toplamanın en tipik yöntemleri anketleri, anketleri ve görüşmeleri içerir.

Araştırmacılar tarafından kullanılan en popüler veri toplama yöntemi ankettir. Hem sayısal hem de kategori verileri toplamak için yapılabilir.

Katılımcılarınızdan sayısal veriler toplamak için evet/hayır soruları veya Likert ölçeği soruları kullanabilirsiniz. Açık uçlu sorgulamalar, hedef kitleden temel verileri de elde edebilir.

Çözüm

Yapılan araştırmaya bağlı olarak, istatistiksel analiz için kategorik veriler ve sayısal veriler kullanılabilir. Bir konuyu ele alırken, bir araştırmacı kategori verilerini, sayısal verileri veya hatta bazı durumlarda her ikisini birden toplamaya karar verebilir.

Araştırmacı, alternatif bakış açılarını dikkate alan bir analiz için bilgi toplarken, sayısal ve kategori verileri toplayabilir. Bu iki tür veriyi bir çalışmada doğru bir şekilde kullanmak için, ayrımlarının bilinmesi gerekir.

Çeşitli veri türlerini kavramanın neden kritik olduğunun bir başka gerekçesi de bununla sağlanır.

QuestionPro, çeşitli sorunlar ve sektörler için çözümler sunduğu için anket yazılımından daha fazlasıdır. Örneğin, InsightsHub araştırma kitaplığımız bir veri depolama ve analiz platformudur.

InsightsHub'ın bilgi yönetimi çözümleri ve platformları, şirketlerin veri yönetimini geliştirmesine, içgörü geliştirmeyi hızlandırmasına ve maliyetleri düşürürken ve yatırım getirisini artırırken geçmiş verileri daha iyi kullanmasına yardımcı olur.