Kategoriska data mot numeriska data
Data är fakta eller information som samlas in för referens eller analys. Ofta samlas dessa uppgifter in som attribut för det berörda ämnet. Detta attribut kan variera från ett till ett annat, därför kan detta varierande attribut betraktas som en variabel. Variablerna kan anta olika former av värden och dessa är inneboende i den insamlade informationen.
Variabler kan vara antingen kvalitativa eller kvantitativa; dvs om variabeln är kvantitativ är svaren siffror och storleken på det uppmätta attributet kan anges med en viss grad av noggrannhet. Den andra typen, de kvalitativa variablerna mäter de kvalitativa attributen och de värden som antas av variablerna kan inte anges i storlek eller storlek. Variablerna i sig kallas kategoriska variabler och data som samlas in med hjälp av en kategorisk variabel är kategoriska data.
Mer om numeriska data
Numeriska data är i grunden de kvantitativa data som erhållits från en variabel, och värdet har en känsla av storlek / storlek. De erhållna numeriska uppgifterna delas vidare in i ytterligare tre kategorier baserat på teorin som utvecklats av Stanley Smith Stevens. Numeriska data kan vara antingen ordinarie, intervall eller förhållande. Datatypen bestäms av mätmetoden för värdena och typerna kallas mätnivåer.
En persons vikt, avståndet mellan två punkter, temperatur och priset på ett lager är exempel på numeriska data.
I statistiken härleds majoriteten av metoderna för analys av numeriska data. Grundläggande beskrivande statistik och regression och andra inferentiella metoder används huvudsakligen för analys av numeriska data.
Mer om kategoriska data
Kategoriska data är värden för en kvalitativ variabel, ofta ett tal, ett ord eller en symbol. De visar det faktum att variabeln i det aktuella fallet tillhör ett av de flera tillgängliga alternativen. Därför tillhör de en av kategorierna; därav namnet kategoriskt.
En persons politiska tillhörighet, en persons nationalitet, en persons favoritfärg och en patients blodgrupp är kvalitativa attribut. Ibland kan ett tal erhållas som ett kategorivärde, men själva numret representerar inte storleken på det uppmätta attributet. Postnummer är ett exempel.
Alla kategoriska värden tillhör också den nominella datatypen, vilket är en annan typ baserat på mätnivåerna. Metoder som används för att analysera kategoriska data skiljer sig från numeriska data, men den underliggande principen kan vara densamma.
Vad är skillnaden mellan kategoriska och numeriska data?
• Numeriska data är värden som erhålls för kvantitativ variabel och bär en känsla av storlek relaterad till variabelns sammanhang (därför är de alltid siffror eller symboler som har ett numeriskt värde). Kategoriska data är värden erhållna för en kvalitativ variabel; kategoriska datanummer har ingen känsla av storlek.
• Numeriska data tillhör alltid antingen ordinal, förhållande eller intervalltyp, medan kategoriska data tillhör nominell typ.
• Metoder som används för att analysera kvantitativa data skiljer sig från metoderna som används för kategoriska data, även om principerna är desamma åtminstone har applikationen signifikanta skillnader.
• Numeriska data analyseras med hjälp av statistiska metoder i beskrivande statistik, regression, tidsserier och många fler.
• För kategoriska data används vanligtvis beskrivande metoder och grafiska metoder. Vissa icke-parametriska tester används också.
