למעשה ישנם שלושה סוגים עיקריים של נתונים.
איכותי או נתונים קטגוריים אין סדר הגיוני, ולא ניתן לתרגם לערך מספרי. צבע עיניים הוא דוגמה, משום ש'חום 'אינו גבוה או נמוך מ'כחול'.
כמותי או נתונים מספריים הם מספרים, וככה הם "לכפות" הזמנה. דוגמאות הן גיל, גובה, משקל.
אבל תראה את זה! לא כל הנתונים המספריים הם כמותיים. דוגמה אחת לחריגה היא קוד האבטחה בכרטיס האשראי שלך - אין הגיוני סדר ביניהם.
נתוני מחלקה נחשב לסוג השלישי. הם אינם רציפים, כמו נתונים כמותיים, אבל ניתן להזמין אותם. הדוגמה הידועה ביותר הם ציונים מכתב לבדיקות.
להשתמש:
נתונים כמותיים ניתן להשתמש עם כל שלושה אמצעים מרכז (ממוצע, חציון מצב) וכל אמצעי להפיץ.
נתוני מחלקה ניתנים לשימוש עם חציון ומצב
נתונים איכותיים יכולים לשמש רק במצב.
באילו תנאים אינך יכול להשתמש בתרשים עוגה כדי להציג נתונים קטגוריים (איכותיים)?
תרשים עוגה מציג נתונים כפרופורציות של שלם. לכן, תרשימי עוגה לא ניתן להשתמש אם החלקים שלה אינם מייצגים פרופורציות מסוימות (או אחוז) מכלל.
מה עושה נתונים איכותיים, כמותיים, בדידים וממוצע מתמשך?
הגדרות מהירות נתונים כמותיים הם מספרים: גבהים; משקולות; מהירויות; מספר בעלי חיים בבעלות; שנים; וכו 'נתונים איכותיים אינם מספרים. הם עשויים לכלול מאכלים מועדפים; דתות; אתניות; וכו '. נתונים בדידים הם מספרים שעשויים לקחת על ערכים ספציפיים, מופרדים. לדוגמה, כאשר אתה מתגלגל אחד למות, אתה מקבל 1, 2, 3, 4, 5, או 6. אתה לא יכול לקבל ערך של 3.75. נתונים רציף הם מספרים שעשויים לקחת על כל מיני עשרוני או ערכים שברים. לדוגמה, המשקל שלך ניתן למדוד בדיוק כמו 92.234 ק"ג. המהירות שלך לא לקפוץ מ 10 קמ"ש ל 11 קמ"ש; הוא נע בכל עשרוני בין - כמו 10.5 קמ"ש.
מה ההבדל בין נתונים מתמשכים לנתונים נפרדים?
ההבדל העיקרי הוא כי נתונים רציפים ניתנים למדידה, ונתונים בדידים יכולים להיות רק ערכים מסוימים. הם עשויים להיות ספורים. דוגמאות של רציפות: ** גובה, משקל, הכנסה הם מדידים יכול להיות כל ערך. דוגמאות של בדידה: למעשה ישנם שני סוגים של נתונים נפרדים: Countable: מספר הילדים. משתנה מחלקה: צבע עיניים