分类数据与数值数据：差异

数据是为参考或分析而收集的事实或信息片段。 大多数时候，这些数据是作为正在查看的主题的一部分收集的。 每个人的此属性可能不同。 让我们谈谈分类数据与数值数据。

在研究和收集数据时，了解您获得的数据类型非常重要，这样您才能很好地解释和分析它。 大多数时候，研究中有两种类型的数据：

1. 分类数据
2. 数值数据。

在统计学中，了解不同类型的数据至关重要。 根据他们的不同点和相同点来弄清楚他们是谁是至关重要的。 这将使正确收集、使用和分析它们变得容易。

在本文中，我们将讨论什么是分类数据以及它们与数值数据的区别。 让我们开始吧。

什么是分类数据？

可以使用名称或标签将分类数据放入组或类别中。 这种分组通常是使用基于数据属性和这些质量之间的相似性的匹配过程生成的。

分类数据集的每一部分，也称为定性数据，可以根据其质量仅分配给一个类别，并且每个类别都是相互排斥的。

分类数据有两个主要类别：

• 标称数据：这是命名或标记其类别的数据类别。 它具有类似于名词的特征，有时也被称为命名数据。
• 普通数据：具有排名、顺序或等级量表的元素都包含在此类分类数据中。 标称数据可以订购和计算但不能测量。

什么是数值数据？

以数字形式而不是自然语言描述形式表达的数据称为数字数据。 它只能以数字形式收集，并保留其名称。 这种数字数据类型也称为定量数据，可用于测量一个人的身高、体重、智商等。

数值数据可以有两种类型：

• 离散数据：可数数值数据是离散数据。 换句话说，它们一对一地映射到自然数。 年龄、一个班级的学生人数、一次选举中的候选人人数等，都是一般离散数据的几个例子。
• 连续数据：这是一种不可数的数字数据类型。 用自然数线上的一系列区间来描绘它们。 学生 CGPA、身高和其他连续数据类型是几个例子。

分类数据与数值数据之间的区别

这两种数据之间有很多不同之处。 让我们在下面找出它们的不同之处：

分类数据和数值数据之间的相似性

正如我们已经讨论过的差异一样，以下 2 个数据也有一些相似之处，如下所述：

• 顺序数据

它是类别数据和数字数据之间的交叉。 虽然它通常被称为分类数据的子类型，但它也可以被称为数值数据。

• 用途

无论您使用数值方法还是分类方法，研究和统计分析的结果都是相同的。 研究人员有时会在调查中同时使用它们，以找出查看数据的不同方法。

• 采集工具

收集分类数据和数字数据的最典型方法包括调查、问卷调查和访谈。

研究人员最常用的数据收集方法是调查。 它可以用来收集数字和类别数据。

您可以使用是/否问题或李克特量表问题来收集参与者的数字数据。 开放式调查还可以从目标受众那里获取基本数据。

结论

根据正在进行的研究，分类数据与数值数据可用于统计分析。 在处理问题时，研究人员可能会决定收集类别数据、数值数据，甚至在某些情况下两者都收集。

在收集信息进行分析以考虑替代观点时，研究人员可能会收集数字和类别数据。 要在研究中正确使用这两种数据，必须了解它们的区别。

这提供了为什么理解各种数据类型至关重要的另一个理由。

QuestionPro 不仅仅是调查软件，因为它为各种问题和行业提供解决方案。 例如，我们的 InsightsHub 研究图书馆是一个数据存储和分析平台。

InsightsHub 的知识管理解决方案和平台可帮助公司加强数据管理、加快洞察力开发并更好地利用历史数据，同时降低成本并提高投资回报率。

了解更多免费试用