Kategoriskie dati pret skaitliskajiem datiem
Dati ir fakti vai informācija, kas savākta atsauces vai analīzes nolūkā. Bieži vien šie dati tiek apkopoti kā attiecīgā subjekta atribūts. Šis atribūts var atšķirties, tāpēc šo atribūtu var uzskatīt par mainīgo. Mainīgie var pieņemt dažādas vērtību formas, un tās ir raksturīgas savāktajiem datiem.
Mainīgie var būt gan kvalitatīvi, gan kvantitatīvi; ti, ja mainīgais ir kvantitatīvs, atbildes ir skaitļi, un izmērītā atribūta lielumu var norādīt ar noteiktu precizitātes pakāpi. Otrs veids - kvalitatīvie mainīgie mēra kvalitatīvos atribūtus, un vērtības, ko pieņem mainīgie, nevar norādīt pēc lieluma vai lieluma. Mainīgos lielumus sauc par kategoriskajiem mainīgajiem, un dati, kas savākti, izmantojot kategorisku mainīgo, ir kategoriski dati.
Vairāk par skaitliskajiem datiem
Skaitliskie dati būtībā ir kvantitatīvie dati, kas iegūti no mainīgā, un vērtībai ir lieluma / lieluma izjūta. Iegūtie skaitliskie dati tiek iedalīti vēl trīs kategorijās, pamatojoties uz Stenlija Smita Stīvensa izstrādāto teoriju. Skaitliskie dati var būt gan kārtas, gan intervāli vai attiecība. Datu veidu nosaka ar vērtību mērīšanas metodi, un tipus sauc par mērījumu līmeņiem.
Personas svars, attālums starp diviem punktiem, temperatūra un krājuma cena ir skaitlisku datu piemēri.
Statistikā lielākā daļa metožu ir atvasinātas skaitlisko datu analīzei. Skaitlisko datu analīzei galvenokārt izmanto pamata aprakstošo statistiku un regresiju, kā arī citas secinošas metodes.
Vairāk par kategoriskajiem datiem
Kategoriskie dati ir kvalitatīvā mainīgā, bieži skaitļa, vārda vai simbola vērtības. Viņi izceļ faktu, ka mainīgais attiecīgajā gadījumā pieder vienai no vairākām pieejamajām iespējām. Tāpēc tie pieder vienai no kategorijām; tāpēc nosaukums kategorisks.
Personas politiskā piederība, personas tautība, cilvēka iecienītākā krāsa un pacienta asins grupa ir kvalitatīvi atribūti. Dažreiz skaitli var iegūt kā kategorisku vērtību, bet pats skaitlis neatspoguļo izmērītā atribūta lielumu. Pasta indekss ir viens no piemēriem.
Arī jebkuras kategoriskās vērtības pieder nominālajam datu tipam, kas ir vēl viens veids, pamatojoties uz mērījumu līmeņiem. Kategorisko datu analīzei izmantotās metodes atšķiras no skaitliskajiem datiem, taču pamatprincips var būt vienāds.
Kāda ir atšķirība starp kategoriskajiem un skaitliskajiem datiem?
• Skaitliskie dati ir vērtības, kas iegūtas kvantitatīvajiem mainīgajiem, un tiem ir lieluma izjūta, kas saistīta ar mainīgā kontekstu (tātad tie vienmēr ir skaitļi vai simboli, kuriem ir skaitliskā vērtība). Kategoriskie dati ir vērtības, kas iegūtas kvalitatīvam mainīgajam; kategoriskajiem datu numuriem nav nozīmes.
• Skaitliskie dati vienmēr pieder vai nu kārtas skaitlim, koeficientam vai intervāla tipam, turpretim kategoriskie dati pieder nominālajam tipam.
• Kvantitatīvo datu analīzei izmantotās metodes atšķiras no kategorisko datu metodēm, pat ja principi ir vienādi, vismaz lietojumprogrammai ir būtiskas atšķirības.
• Skaitliskie dati tiek analizēti, izmantojot statistikas metodes aprakstošajā statistikā, regresijā, laika rindās un daudzos citos.
• Kategoriskajiem datiem parasti tiek izmantotas aprakstošās un grafiskās metodes. Tiek izmantoti arī daži parametru parametri.
