Kategoriske data vs numeriske data
Data er fakta eller informasjon som er samlet inn for referanse eller analyse. Ofte blir disse dataene samlet som et attributt for det aktuelle emnet. Dette attributtet kan variere fra ett til et annet, derfor kan dette varierende attributtet betraktes som en variabel. Variablene kan anta forskjellige former for verdier, og disse er iboende i de innsamlede dataene.
Variabler kan være enten kvalitative eller kvantitative; dvs. hvis variabelen er kvantitativ, er svarene tall og størrelsen på attributtet målt kan angis med en viss grad av nøyaktighet. Den andre typen, de kvalitative variablene måler de kvalitative attributtene, og verdiene antatt av variablene kan ikke gis i form av størrelse eller størrelse. Variablene i seg selv er kjent som kategoriske variabler, og dataene som samles inn ved hjelp av en kategorisk variabel er kategoriske data.
Mer om numeriske data
Numeriske data er i utgangspunktet de kvantitative dataene hentet fra en variabel, og verdien har en følelse av størrelse / størrelse. De oppnådde numeriske data er videre delt inn i tre flere kategorier basert på teorien utviklet av Stanley Smith Stevens. Numeriske data kan være enten ordinær, intervall eller forhold. Typen av data bestemmes av målemetoden for verdiene, og typene er kjent som målingsnivåer.
Vekten til en person, avstanden mellom to punkter, temperatur og prisen på en aksje er eksempler på numeriske data.
I statistikken er flertallet av metodene utledet for analyse av numeriske data. Grunnleggende beskrivende statistikk og regresjon og andre inferensielle metoder brukes hovedsakelig til analyse av numeriske data.
Mer om kategoriske data
Kategoriske data er verdier for en kvalitativ variabel, ofte et tall, et ord eller et symbol. De får frem det faktum at variabelen i det vurderte tilfellet hører til et av de flere valgene som er tilgjengelige. Derfor tilhører de en av kategoriene; derav navnet kategorisk.
Den politiske tilhørigheten til en person, nasjonaliteten til en person, favorittfargen til en person og blodgruppen til en pasient er kvalitative egenskaper. Noen ganger kan et tall oppnås som en kategorisk verdi, men selve tallet representerer ikke størrelsen på det målte attributtet. Postnummer er et eksempel.
Også alle kategoriske verdier tilhører den nominelle datatypen, som er en annen type basert på nivåene på målingene. Metoder som brukes til å analysere kategoriske data er forskjellige fra numeriske data, men det underliggende prinsippet kan være det samme.
Hva er forskjellen mellom kategoriske og numeriske data?
• Numeriske data er verdier som er oppnådd for kvantitativ variabel, og har en følelse av størrelse relatert til konteksten til variabelen (de er derfor alltid tall eller symboler som har en numerisk verdi). Kategoriske data er verdier oppnådd for en kvalitativ variabel; kategoriske datatall har ikke en følelse av størrelsesorden.
• Numeriske data hører alltid til enten ordinær, forholdsmessig eller intervalltype, mens kategoriske data tilhører nominell type.
• Metoder som brukes til å analysere kvantitative data er forskjellige fra metodene som brukes for kategoriske data, selv om prinsippene er de samme, i det minste har applikasjonen signifikante forskjeller.
• Numeriske data analyseres ved hjelp av statistiske metoder i beskrivende statistikk, regresjon, tidsserier og mange flere.
• For kategoriske data brukes vanligvis beskrivende metoder og grafiske metoder. Noen ikke-parametriske tester brukes også.
