Dacă studiați pentru un examen de statistici și trebuie să vă examinați tipurile de date, acest articol vă va oferi o scurtă prezentare generală cu câteva exemple simple.

Pentru că să recunoaștem: nu mulți oameni studiază tipurile de date pentru distracție sau în viața lor cotidiană reală.

Deci, să ne scufundăm.

Date cantitative vs calitative – care este diferența?

Pe scurt: cantitativ înseamnă că îl puteți număra și este numeric (gândiți-vă cantitate – ceva ce poți conta). Calitativ înseamnă că nu poți și nu este numeric (gândește calitate – date categorice în schimb).

Boom! Simplu, nu?

Există încă o distincție pe care ar trebui să o facem direct înainte de a trece la tipurile de date reale și are de-a face cu datele cantitative (numere): date discrete vs. date continue.

Date discrete implică numere întregi (numere întregi – cum ar fi 1, 356 sau 9) care nu pot fi împărțite în funcție de natura a ceea ce sunt.

La fel ca numărul de persoane dintr-o clasă, numărul de degete pe mâini sau numărul de copii pe care îi are cineva. Nu puteți avea 1,9 copii într – o familie (în ciuda a ceea ce recensământul ar putea spune).

Date continue, pe de altă parte, este opusul. Poate fi împărțit cât vrei și măsurat cu multe zecimale.

La fel ca greutatea unei mașini (poate fi calculată cu multe zecimale), temperatura (32.543 grade și așa mai departe) sau viteza unui avion.

Acum, pentru lucrurile distractive.

Tipuri de date calitative

Date nominale

Datele nominale sunt utilizate pentru etichetarea variabilelor fără nicio valoare cantitativă. Exemplele obișnuite includ bărbații / femeile (deși oarecum depășite), culoarea părului, naționalitățile, numele persoanelor și așa mai departe.

În engleză simplă: practic, acestea sunt etichete (iar nominalul vine de la „nume” pentru a vă ajuta să vă amintiți). Tu ai păr castaniu (sau ochi căprui). Tu esti american. Numele tau este Jane.

Exemple:

Ce culoare ai părul?

  • Maro
  • Blondă
  • Negru
  • Unicorn curcubeu

Care este naționalitatea ta?

  • american
  • limba germana
  • Kenyan
  • japonez

Observați că aceste variabile nu se suprapun. În sensul statisticilor, oricum, nu poți avea părul brun și curcubeu unicorn. Și sunt legați într-adevăr numai de categoria principală din care fac parte.

Tipuri de date in statistici Tipuri de date nominale
O anomalie statistică … (sursă). Poate că culoarea ochilor ar fi fost un exemplu mai bun. Excluzând heterocromie. Pur și simplu nu pot câștiga aici.

Date ordinale

Cheia cu datele ordinale este să ne amintim că ordinala sună ca ordinea – și este ordinea variabilelor care contează. Nu atât diferențele dintre aceste valori.

Scalele ordinale sunt adesea utilizate pentru măsuri de satisfacție, fericire și așa mai departe. Ați făcut vreodată unul dintre aceste sondaje, ca acesta?

„Cât de probabil ești să recomandăm serviciile noastre prietenilor tăi?”

  • Foarte probabil
  • Probabil
  • Neutru
  • Improbabil
  • Foarte puțin probabil

Vedeți, nu știm cu adevărat care este diferența dintre foarte puțin probabil și puțin probabil – sau dacă este aceeași cantitate de probabilitate (sau, puțin probabilă) ca între probabil și foarte probabil. Dar este in regula. Știm doar că probabil este mai mult decât neutru și puțin probabil este mai mult decât foarte puțin probabil. Totul este în ordine.

Tipuri de date cantitative

Date de intervale

Datele despre intervale sunt distractive (și utile) deoarece sunt preocupate atât de comandă și diferența dintre variabilele dvs. Acest lucru vă permite să măsurați abaterea standard și tendinta centrala.

Exemplul preferat de toată lumea de date de interval este temperatura în grade Celsius. 20 de grade C este mai cald decât 10, iar diferența dintre 20 și 10 grade este de 10 grade. Diferența dintre 10 și 0 este, de asemenea, de 10 grade.

Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a vă aminti ce sunt scalele de intervale, gândiți-vă doar la semnificația intervalului: spațiul dintre. Deci, nu numai că îți pasă de ordinea variabilelor, ci și de valorile dintre ele.

Cu toate acestea, există o mică problemă cu intervalele: nu există un „adevărat zero”. Un zero adevărat nu are valoare – nu există nimic din acel lucru – dar 0 grade C are cu siguranță o valoare: este destul de rece. Puteți avea și numere negative.

Dacă nu aveți un zero adevărat, nu puteți calcula rapoartele. Aceasta înseamnă muncă de adunare și scădere, dar împărțirea și multiplicarea nu.

Date raport

Slavă Domnului că există date despre raport. Ne rezolvă toate problemele.

Datele raportului ne spun despre ordinea variabilelor, diferențele dintre ele și au acel zero absolut. Ceea ce permite efectuarea și trasarea a tot felul de calcule și inferențe.

Datele raportului sunt date de interval foarte similare, cu excepția faptului că zero înseamnă niciuna. Pentru datele raportului, nu este posibil să aveți valori negative.

De exemplu, înălțimea reprezintă datele raportului. Nu este posibil să aveți înălțime negativă. Dacă înălțimea unui obiect este zero, atunci nu există niciun obiect. Acest lucru este diferit de ceva ca temperatura. Atât 0 grade cât și -5 grade sunt temperaturi complet valabile și semnificative.

Acum, că aveți un element de bază pentru aceste tipuri de date, ar trebui să fiți puțin mai pregătiți să abordați acel examen de statistici.