Luokka- ja numeeriset tiedot
Tiedot ovat tosiseikkoja tai tietoja, jotka on kerätty vertailua tai analyysia varten. Usein nämä tiedot kerätään asianomaisen kohteen attribuuttina. Tämä attribuutti voi vaihdella toisistaan, joten tätä vaihtelevaa attribuuttia voidaan pitää muuttujana. Muuttujat voivat olettaa erilaisia arvomuotoja, jotka ovat luontaisia kerätyssä datassa.
Muuttujat voivat olla joko kvalitatiivisia tai kvantitatiivisia; ts. jos muuttuja on kvantitatiivinen, vastaukset ovat lukuja ja mitatun ominaisuuden suuruus voidaan ilmoittaa tietyllä tarkkuudella. Toinen tyyppi, kvalitatiiviset muuttujat mittaavat kvalitatiivisia ominaisuuksia ja muuttujien ottamia arvoja ei voida antaa koon tai suuruuden perusteella. Muuttujat itse tunnetaan kategorisina muuttujina ja kategorisen muuttujan avulla kerätyt tiedot ovat kategorisia tietoja.
Lisätietoja numeerisista tiedoista
Numeeriset tiedot ovat periaatteessa muuttujasta saatuja kvantitatiivisia tietoja, ja arvolla on kokoa / suuruutta. Saadut numeeriset tiedot jaetaan edelleen kolmeen luokkaan Stanley Smith Stevensin kehittämän teorian perusteella. Numeerinen data voi olla joko järjestys, väli tai suhde. Tietojen tyyppi määräytyy arvojen mittausmenetelmällä, ja tyypit tunnetaan mittaustasoina.
Henkilön paino, kahden pisteen välinen etäisyys, lämpötila ja osakkeen hinta ovat esimerkkejä numeerisista tiedoista.
Tilastossa suurin osa menetelmistä on johdettu numeeristen tietojen analysointiin. Kuvaavia perustilastoja ja regressiota sekä muita päätelmämenetelmiä käytetään pääasiassa numeeristen tietojen analysointiin.
Lisätietoja kategorisista tiedoista
Kategoriatiedot ovat arvoja kvalitatiiviselle muuttujalle, usein numerolle, sanalle tai symbolille. Ne tuovat esiin tosiasian, että muuttuja tarkastellussa tapauksessa kuuluu johonkin monista käytettävissä olevista vaihtoehdoista. Siksi ne kuuluvat yhteen luokista; tästä syystä nimi on kategorinen.
Henkilön poliittinen kuuluminen, henkilön kansalaisuus, henkilön suosikkiväri ja potilaan veriryhmä ovat laadullisia ominaisuuksia. Joskus luku voidaan saada kategoriarvona, mutta numero itsessään ei edusta mitatun attribuutin suuruutta. Postinumero on yksi esimerkki.
Myös kaikki kategoriset arvot kuuluvat nimelliseen tietotyyppiin, joka on toinen tyyppi mittaustasojen perusteella. Kategoristen tietojen analysoinnissa käytetyt menetelmät eroavat numeerisista tiedoista, mutta periaate voi olla sama.
Mitä eroa on kategoriallisella ja numeerisella tiedolla?
• Numeeriset tiedot ovat arvoja, jotka on saatu kvantitatiiviselle muuttujalle, ja niillä on muuttujan kontekstiin liittyvä suuruusluokka (siten ne ovat aina numeroita tai symboleja, joilla on numeerinen arvo). Kategoriatiedot ovat arvoja, jotka on saatu kvalitatiiviselle muuttujalle; kategorisilla datanumeroilla ei ole suuruusluokkaa.
• Numeerinen data kuuluu aina joko järjestys-, suhde- tai välityyppiin, kun taas kategorinen tieto kuuluu nimellistyyppiin.
• Kvantitatiivisen datan analysoinnissa käytetyt menetelmät eroavat kategoristen tietojen menetelmistä, vaikka periaatteet olisivatkin samat, ainakin sovelluksessa on merkittäviä eroja.
• Numeerista tietoa analysoidaan käyttämällä tilastollisia menetelmiä kuvailevissa tilastoissa, regressiossa, aikasarjoissa ja monissa muissa.
• Kategoriatietoihin käytetään yleensä kuvaavia menetelmiä ja graafisia menetelmiä. Joitakin ei-parametrisia testejä käytetään myös.
