Видове данни в статистиката - Номинални, редови, интервални и съотношения Типове данни, обяснени с примери

Ако се обучавате за изпит за статистика и трябва да прегледате типовете си данни, тази статия ще ви даде кратък преглед с няколко прости примера.

Защото нека си признаем: не много хора изучават типове данни за забавление или в реалното си ежедневие.

Така че нека се потопим.

Количествени срещу качествени данни - каква е разликата?

Накратко: количествено означава, че можете да го преброите и то е числово (помислете за количество - нещо, което можете да преброите). Качественото означава, че не можете и не е числово (помислете за качество - вместо това категорични данни).

Бум! Просто, нали?

Има още едно разграничение, което трябва да получим направо, преди да преминем към действителните типове данни, и то е свързано с количествени (бройни) данни: дискретни срещу непрекъснати данни.

Дискретните данни включват цели числа (цели числа - като 1, 356 или 9), които не могат да бъдат разделени въз основа на естеството на това, което са.

Подобно на броя на хората в клас, броя на пръстите на ръцете ви или броя на децата, които някой има. Не можете да имате 1,9 деца в семейство (въпреки това, което може да се каже от преброяването).

Непрекъснатите данни , от друга страна, са обратното. Тя може да бъде разделена колкото искате и да бъде измерена с много десетични знаци.

Подобно на теглото на автомобила (може да се изчисли с много знаци след десетичната запетая), температурата (32,543 градуса и т.н.) или скоростта на самолета.

Сега за забавните неща.

Качествени типове данни

Номинални данни

Номиналните данни се използват за етикетиране на променливи без никаква количествена стойност. Често срещаните примери включват мъже / жени (макар и донякъде остарели), цвят на косата, националности, имена на хора и т.н.

На обикновен английски: основно те са етикети (а номиналът идва от „name“, за да ви помогне да запомните). Имате кафява коса (или кафяви очи) . Вие сте американец . Казвате се Джейн .

Примери:

Какъв цвят коса имате?

  • Кафяво
  • Рус
  • Черен
  • Дъга еднорог

Каква е вашата националност?

  • американски
  • Немски
  • Кенийски
  • Японски

Забележете, че тези променливи не се припокриват. За целите на статистиката, така или иначе, не можете да имате както кафява, така и дъгови цвят на еднорог. И те наистина са свързани само с основната категория, част от която са.

Поредни данни

Ключът с редовите данни е да запомните, че редовият звучи като ред - и това е редът на променливите, който има значение. Не толкова разликите между тези стойности.

Обикновено везните се използват за измерване на удовлетворение, щастие и т.н. Случвало ли ви се е да вземете някое от тези проучвания, като това?

„Колко вероятно е да препоръчате нашите услуги на вашите приятели?“

  • Много вероятно
  • Вероятно
  • Неутрален
  • Малко вероятно
  • Много малко вероятно

Вижте, ние всъщност не знаем каква е разликата между много малко вероятно и малко вероятно - или дали това е същото количество вероятност (или, малко вероятно), както между вероятно и много вероятно. Но това е добре. Просто знаем, че вероятността е повече от неутрална и малко вероятно е повече от много малко вероятно. Всичко е в реда.

Количествени типове данни

Данни за интервала

Данните за интервалите са забавни (и полезни), защото се занимават както с реда, така и с разликата между вашите променливи. Това ви позволява да измервате стандартното отклонение и централната тенденция.

Любимият пример за данни за интервали е температурата в градуси по Целзий. 20 градуса С е по-топло от 10, а разликата между 20 градуса и 10 градуса е 10 градуса. Разликата между 10 и 0 също е 10 градуса.

Ако имате нужда от помощ да запомните какво представляват интервалните скали, просто помислете за значението на интервала: интервала между тях . Така че не само се грижите за реда на променливите, но и за стойностите между тях.

Има обаче малък проблем с интервалите: няма „истинска нула“. Истинската нула няма стойност - няма нищо от това - но 0 градуса С определено има стойност: доста е хладно. Можете да имате и отрицателни числа.

Ако нямате истинска нула, не можете да изчислите съотношенията. Това означава работа по събиране и изваждане, но делението и умножението не.

Данни за съотношението

Слава богу, има данни за съотношението. Той решава всички наши проблеми.

Данните за съотношението ни казват за реда на променливите, разликите между тях и те имат тази абсолютна нула. Което позволява да се извършват и изготвят всякакви изчисления и изводи.

Данните за съотношението са много сходни интервални данни, с изключение на нула, което не означава, За данните за съотношението не е възможно да има отрицателни стойности.

Например височината е данни за съотношението. Не е възможно да има отрицателна височина. Ако височината на обекта е нула, тогава няма обект. Това е различно от нещо като температура. И 0 градуса, и -5 градуса са напълно валидни и значими температури.

Сега, когато имате основна справка с тези типове данни, трябва да сте малко по-готови да се справите с този изпит по статистика.