分類數據與數值數據：差異

數據是為參考或分析而收集的事實或信息片段。 大多數時候，這些數據是作為正在查看的主題的一部分收集的。 每個人的此屬性可能不同。 讓我們談談分類數據與數值數據。

在研究和收集數據時，了解您獲得的數據類型非常重要，這樣您才能很好地解釋和分析它。 大多數時候，研究中有兩種類型的數據：

1. 分類數據
2. 數值數據。

在統計學中，了解不同類型的數據至關重要。 根據他們的不同點和相同點來弄清楚他們是誰是至關重要的。 這將使正確收集、使用和分析它們變得容易。

在本文中，我們將討論什麼是分類數據以及它們與數值數據的區別。 讓我們開始吧。

什麼是分類數據？

可以使用名稱或標籤將分類數據放入組或類別中。 這種分組通常是使用基於數據屬性和這些質量之間的相似性的匹配過程生成的。

分類數據集的每一部分，也稱為定性數據，可以根據其質量僅分配給一個類別，並且每個類別都是相互排斥的。

分類數據有兩個主要類別：

• 標稱數據：這是命名或標記其類別的數據類別。 它具有類似於名詞的特徵，有時也被稱為命名數據。
• 普通數據：具有排名、順序或等級量表的元素都包含在此類分類數據中。 標稱數據可以訂購和計算但不能測量。

什麼是數值數據？

以數字形式而不是自然語言描述形式表達的數據稱為數字數據。 它只能以數字形式收集，並保留其名稱。 這種數字數據類型也稱為定量數據，可用於測量一個人的身高、體重、智商等。

數值數據可以有兩種類型：

• 離散數據：可數數值數據是離散數據。 換句話說，它們一對一地映射到自然數。 年齡、一個班級的學生人數、一次選舉中的候選人人數等，都是一般離散數據的幾個例子。
• 連續數據：這是一種不可數的數字數據類型。 用自然數線上的一系列區間來描繪它們。 學生 CGPA、身高和其他連續數據類型是幾個示例。

分類數據與數值數據之間的區別

這兩種數據之間有很多不同之處。 讓我們在下面找出它們的不同之處：

分類數據和數值數據之間的相似性

正如我們已經討論過的差異一樣，以下 2 個數據也有一些相似之處，如下所述：

• 順序數據

它是類別數據和數字數據之間的交叉。 雖然它通常被稱為分類數據的子類型，但它也可以被稱為數值數據。

• 用途

無論您使用數值方法還是分類方法，研究和統計分析的結果都是相同的。 研究人員有時會在調查中同時使用它們，以找出查看數據的不同方法。

• 採集工具

收集分類數據和數字數據的最典型方法包括調查、問卷調查和訪談。

研究人員最常用的數據收集方法是調查。 它可以用來收集數字和類別數據。

您可以使用是/否問題或李克特量表問題來收集參與者的數字數據。 開放式調查還可以從目標受眾那裡獲取基本數據。

結論

根據正在進行的研究，分類數據與數值數據可用於統計分析。 在處理問題時，研究人員可能會決定收集類別數據、數值數據，甚至在某些情況下兩者都收集。

在收集信息進行分析以考慮替代觀點時，研究人員可能會收集數字和類別數據。 要在研究中正確使用這兩種數據，必須了解它們的區別。

這提供了為什麼理解各種數據類型至關重要的另一個理由。

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