Data Data vs Data Berangka
Data adalah fakta atau maklumat yang dikumpul untuk tujuan rujukan atau analisis. Selalunya data ini dikumpulkan sebagai sifat subjek yang berkenaan. Atribut ini boleh berbeza-beza antara satu sama lain, maka atribut yang berbeza ini boleh dianggap sebagai pembolehubah. Pembolehubah boleh mengambil bentuk nilai yang berbeza dan ini adalah intrinsik dalam data yang dikumpulkan.
Pemboleh ubah boleh sama ada kualitatif atau kuantitatif; iaitu jika pembolehubah adalah kuantitatif, jawapannya adalah nombor dan magnitud atribut yang diukur dapat dinyatakan dengan tahap ketepatan tertentu. Jenis lain, pemboleh ubah kualitatif mengukur sifat kualitatif dan nilai yang diandaikan oleh pembolehubah tidak dapat diberikan dari segi saiz atau magnitud. Pembolehubah itu sendiri dikenali sebagai pembolehubah kategori dan data yang dikumpul melalui pembolehubah kategori adalah data kategori.
Lebih lanjut mengenai Data Berangka
Data berangka pada dasarnya adalah data kuantitatif yang diperoleh daripada pembolehubah, dan nilai mempunyai ukuran / magnitud. Data berangka yang diperoleh lagi dibahagikan kepada tiga kategori lagi berdasarkan teori yang dikembangkan oleh Stanley Smith Stevens. Data berangka boleh sama ada ordinal, selang atau nisbah. Jenis data ditentukan oleh kaedah pengukuran nilai-nilai, dan jenisnya dikenali sebagai tahap pengukuran.
Berat seseorang, jarak antara dua titik, suhu, dan harga saham adalah contoh data berangka.
Dalam statistik, majoriti kaedah diperolehi untuk analisis data berangka. Statistik deskriptif asas dan regresi dan kaedah inferensi lain digunakan secara besar-besaran untuk analisis data berangka.
Lebih lanjut mengenai Data kategorinya
Data kategori adalah nilai untuk pemboleh ubah kualitatif, selalunya nombor, perkataan, atau simbol. Mereka membawa fakta bahawa pemboleh ubah dalam kes yang dipertimbangkan adalah salah satu daripada beberapa pilihan yang ada. Oleh itu, mereka tergolong dalam salah satu kategori; Oleh itu, nama yang dikategorikan.
Gabungan politik seseorang, kewarganegaraan seseorang, warna kegemaran seseorang, dan kumpulan darah pesakit adalah sifat kualitatif. Kadang-kadang, nombor boleh diperolehi sebagai nilai kategori, tetapi bilangan itu sendiri tidak mewakili magnitud atribut yang diukur. Kod pos adalah satu contoh.
Juga, sebarang nilai kategori tergolong dalam jenis data nominal, yang merupakan jenis lain berdasarkan tahap pengukuran. Kaedah yang digunakan untuk menganalisis data kategori adalah berbeza daripada data berangka, tetapi prinsip asasnya mungkin sama.
Apakah perbezaan antara Data Categorical dan Numerical??
• Data berangka adalah nilai yang diperolehi untuk pembolehubah kuantitatif, dan membawa rasa magnitud yang berkaitan dengan konteks pembolehubah (oleh itu, mereka sentiasa nombor atau simbol yang membawa nilai berangka). Data kategoris adalah nilai yang diperolehi untuk pemboleh ubah kualitatif; nombor data kategori tidak membawa rasa magnitud.
• Data berangka sentiasa termasuk sama ada ordinal, nisbah, atau jenis selang, sedangkan data kategori tergolong dalam jenis nominal.
• Kaedah-kaedah yang digunakan untuk menganalisis data kuantitatif berbeza dari kaedah yang digunakan untuk data kategori, walaupun prinsipnya adalah sama sekurang-kurangnya aplikasi mempunyai perbezaan yang signifikan.
• Data berangka dianalisis dengan menggunakan kaedah statistik dalam statistik deskriptif, regresi, siri masa dan banyak lagi.
• Untuk data kategori biasanya kaedah deskriptif dan kaedah grafik digunakan. Sesetengah ujian bukan parametrik juga digunakan.