Als u studeert voor een statistiekexamen en uw gegevenstypen moet bekijken, zal dit artikel u een kort overzicht geven met enkele eenvoudige voorbeelden.
want laten we eerlijk zijn: niet veel mensen bestuderen datatypes voor de lol of in hun echte dagelijkse leven.
dus laten we erin duiken.
kwantitatieve Versus kwalitatieve gegevens-Wat is het verschil?
kortom: kwantitatief betekent dat je het kunt tellen en het is numeriek (denk aan kwantiteit – iets wat je kunt tellen)., Kwalitatieve betekent dat je niet kunt, en het is niet numeriek (denk kwaliteit-categorische gegevens in plaats daarvan).
Boom! Simpel, toch?
er is nog een onderscheid dat we direct moeten maken voordat we overgaan tot de feitelijke gegevenstypen, en het heeft te maken met kwantitatieve (getallen) gegevens: discrete Versus continue gegevens.
Discrete gegevens omvatten hele getallen (gehele getallen – zoals 1, 356, of 9) die niet kunnen worden gedeeld op basis van de aard van wat ze zijn.
zoals het aantal mensen in een klas, het aantal vingers op je handen, of het aantal kinderen dat iemand heeft. Je krijgt er geen één.,9 kinderen in een gezin (ondanks wat de volkstelling zou kunnen zeggen).
continue gegevens daarentegen zijn het tegenovergestelde. Het kan worden opgedeeld zo veel als je wilt, en gemeten tot vele decimalen.
zoals het gewicht van een auto (kan tot op vele decimalen worden berekend), temperatuur (32.543 graden, enzovoort), of de snelheid van een vliegtuig.
nu voor de leuke dingen.
kwalitatieve Gegevenstypes
Nominale gegevens
Nominale gegevens worden gebruikt om variabelen zonder kwantitatieve waarde te etiketteren., Veel voorkomende voorbeelden zijn man / vrouw (zij het enigszins verouderd), haarkleur, nationaliteiten, namen van mensen, enzovoort.
in gewoon Engels: in principe zijn het labels (en nominaal komt van “name” om je te helpen herinneren). U hebt bruin haar (of bruine ogen). Je bent Amerikaan. Je heet Jane.
voorbeelden:
welke kleur haar heeft u?
- bruin
- Blond
- Zwart
- Regenboog Eenhoorn
Wat is uw nationaliteit?
- Amerikaans
- Duits
- Keniaans
- Japans
merk op dat deze variabelen elkaar niet overlappen., Voor de statistieken, hoe dan ook, je kunt niet zowel bruin als Regenboog Eenhoorn-gekleurd haar hebben. En ze zijn alleen echt verwant door de hoofdcategorie waarvan ze deel uitmaken.
ordinale gegevens
de sleutel met ordinale gegevens is om te onthouden dat ordinale klinkt als orde – en het is de volgorde van de variabelen die telt. Niet zozeer de verschillen tussen die waarden.
ordinale schalen worden vaak gebruikt voor het meten van tevredenheid, geluk, enzovoort. Heb je ooit zo ‘ n onderzoek gedaan?
” hoe waarschijnlijk is het dat u onze diensten aan uw vrienden aanbeveelt?,”
- zeer waarschijnlijk
- waarschijnlijk
- neutraal
- onwaarschijnlijk
- zeer onwaarschijnlijk
Zie, we weten niet echt wat het verschil is tussen zeer onwaarschijnlijk en onwaarschijnlijk – of als het dezelfde hoeveelheid waarschijnlijkheid (of, onwaarschijnlijkheid) is als tussen waarschijnlijk en zeer waarschijnlijk. Maar dat geeft niet. We weten alleen dat waarschijnlijk meer dan neutraal is en onwaarschijnlijk is meer dan zeer onwaarschijnlijk. Het staat allemaal in de volgorde.
kwantitatieve gegevenstypen
Intervalgegevens
Intervalgegevens zijn leuk (en nuttig) omdat het zowel de volgorde als het verschil tussen uw variabelen betreft., Hiermee kunt u standaarddeviatie en centrale tendens meten.
ieders favoriete voorbeeld van intervalgegevens zijn temperaturen in graden celsius. 20 graden C is warmer dan 10, en het verschil tussen 20 en 10 graden is 10 graden. Het verschil tussen 10 en 0 is ook 10 graden.
Als u hulp nodig hebt om te onthouden welke intervalschalen zijn, denk dan aan de Betekenis van interval: de ruimte ertussen. Dus je geeft niet alleen om de volgorde van variabelen, maar ook om de waarden daartussen.,
Er is echter een klein probleem met intervallen: er is geen “ware nul.”Een echte nul heeft geen waarde – er is niets van dat ding – maar 0 graden C heeft zeker een waarde: het is vrij kil. Je kunt ook negatieve getallen hebben.
als je geen ware nul hebt, kun je geen ratio ‘ s berekenen. Dit betekent optellen en aftrekken, maar delen en vermenigvuldigen niet.
Ratio data
godzijdank zijn er ratio data. Het lost al onze problemen op.
Ratio gegevens vertellen ons over de volgorde van variabelen, de verschillen tussen hen, en ze hebben dat absolute nulpunt., Waardoor allerlei berekeningen en gevolgtrekkingen kunnen worden uitgevoerd en getrokken.
Ratio gegevens zijn zeer vergelijkbaar interval gegevens, behalve nul betekent geen. Voor ratio-gegevens is het niet mogelijk om negatieve waarden te hebben.
bijvoorbeeld, hoogte is ratio data. Het is niet mogelijk om negatieve hoogte te hebben. Als de hoogte van een object nul is, dan is er geen object. Dit is anders dan iets als temperatuur. Zowel 0 graden en -5 graden zijn volledig geldig en betekenisvolle temperaturen.,
nu je een basishandvat hebt over deze gegevenstypen, zou je wat meer klaar moeten zijn om dat stats-examen aan te pakken.