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📜  解释统计中不同类型的数据

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:54:17.239000             🧑  作者: Mango

解释统计中不同类型的数据

数据被定义为与特定数量相对应的系统记录。基本上，数据可以概括为一组事实和数据，可用于服务于特定用途或目的。例如，数据可以用作调查或分析。系统化和有组织形式的数据称为信息。除此之外，主要或次要数据的来源也是一个重要因素。

数据类型

有以下几种已知形式的数据：

定性数据

定性数据用于表示数据的某些特征或属性。定性数据所描绘的事实和数字是无法计算的。这些属性反映了可观察的属性。这些本质上是非数字的。定性数据特征在更大程度上是探索性的，而不是结论性的。例如，定义的一组人的诚实、忠诚、智慧和创造力等属性数据可以被视为定性数据。

例子：

  • 人们对政治制度的态度。
  • 音乐和艺术
  • 智力
  • 一个人的美

标称数据

名义数据是属于定性信息类型之一的子类别。也称为名义尺度，它用于标记变量而不提供它们的数值。名义数据属性既不能排序也不能测量。名义数据本质上可以是定性的和定量的。例如，一些名义数据属性是字母、符号或性别等。

名义数据的检查是基于分组方法的使用。该方法基于将数据分组到不同类别的原理。接下来是频率或数据百分比的计算。该数据的可视化是使用饼图完成的。

例子：

  • 性别（女性、男性）
  • 眼睛颜色（蓝色、绿色、棕色）
  • 头发颜色（金发、棕色、黑发、红色等）
  • 婚姻状况（已婚、单身）
  • 宗教（穆斯林、印度教、基督教）

序数数据

有序数据/变量是遵循自然顺序的特定类型的数据。在标称数据的情况下，数据值之间的差异是不确定的。例如，序数数据变量主要出现在调查、经济学、问卷调查和金融业务中。

名义数据的检查基于可视化工具的使用。该数据的可视化是使用条形图完成的。序数数据可以以表格的形式表示，表格的每一行对应于不同的类别。

例子：

  • 反馈以 1-10 的评分形式记录。
  • 教育程度：小学、高中、大学。
  • 经济状况：低、中、高。
  • 字母等级：A、B、C 等。
  • 客户满意度：非常满意、满意、中立、不满意、非常不满意。

定量数据

定量数据可以测量，而不仅仅是可观察的。数据的测量以数字方式记录和表示。然后可以对获得的结果进行计算和解释。数值数据由定量数据表示。例如，可以记录关于有多少用户在收集的评分方面对产品满意的数据，因此可以生成整体产品评论。

例子：

  • 每日温度
  • 价钱
  • 重量
  • 收入

离散数据

离散数据是指只能达到某些特定值的数据值。离散数据无法获得一定范围的值。离散数据可以使用条形图表示。例如，用户对产品的评分只能是离散的数字。

例子：

  • 一个班级的学生人数，
  • 一袋芯片的数量，
  • 天空中星星的数量

连续数据

连续数据可以包含介于最高值和最低值之间的某个范围内的值。这些区间的最大值和最小值之间的对应差异可以称为数据范围。连续数据可以用所谓的频率分布制表。可以为范围类型的数据计算频率分布表。它也可以使用直方图来描述。例如，班级中学生的身高在本质上可能会有很大差异，因此可以将他们划分为范围来汇总数据。

例子：

  • 学生的身高体重，
  • 一个地方的每日温度记录
  • 风速测量

示例问题

问题 1. 定量数据和定性数据的区别？

解决方案：

问题 2. 离散数据和连续数据的区别？

解决方案：

问题 3. 给出数据收集的任意两个例子。

解决方案：

问题 4. 说明：

A. 描述您使用该产品的整体体验如何？

B. 描述您使用该产品的整体体验如何？

  • 好的
  • 较差的

这些点说明了什么类型的数据。

解决方案：