Группированные данные и негруппированные данные

Anonim

Данные слова относятся к информации, которая собирается и записывается. Он может быть в виде цифр, слов, измерений и многое другое.

Существует два типа данных, которые представляют собой качественные данные и количественные данные. Разница между двумя типами данных заключается в том, что количественные данные используются для описания числовой информации. Например, измерение температуры будет подпадать под данные такого типа.

С другой стороны, качественные данные используются для описания информации в словах. После сбора данных он должен быть организован, поэтому необходимо отделить сгруппированные данные от негруппированных данных. Оба являются полезными формами данных, но разница между ними заключается в том, что негруппированные данные являются необработанными данными. Это означает, что он только что был собран, но не отсортирован по какой-либо группе или классам. С другой стороны, сгруппированные данные представляют собой данные, которые были организованы в группы из необработанных данных.

Что такое сгруппированные данные?

Как упоминалось выше, сгруппированные данные представляют собой тип данных, которые классифицируются по группам после сбора. Необработанные данные классифицируются в различные группы и создается таблица. Основная цель таблицы - показать точки данных, встречающиеся в каждой группе. Например, когда тест выполняется, результатом являются данные в этом сценарии, и есть много способов группировать эти данные. Например, количество студентов, набравших более 20 баллов, может быть записано.

В качестве альтернативы можно использовать классы. Например, 90-100 до F 0-59 с каждой категорией, показывающей, сколько учеников находится в каждой категории. Гистограммы и таблица частот лучше всего использовать для отображения и интерпретации сгруппированных данных. Вот пример

Группировка данных имеет следующие преимущества:

  • Помогает в повышении эффективности оценок.
  • Позволяет добиться большей балансировки статистической мощности тестов различий между стратами путем анализа равного числа из страт.
  • Неприемлемые субпопуляции игнорируются, в то время как основные из них сосредоточены.

Что такое Ungrouped Data?

Негруппированные данные, которые также известны как необработанные данные, представляют собой данные, которые не были помещены ни в одну группу или категорию после сбора. Данные классифицируются по номерам или характеристикам, поэтому данные, которые не были помещены ни в одну из категорий, негруппированы. Например, при проведении переписи и вы хотите проанализировать, сколько женщин старше 45 лет находятся в определенной области, вам сначала нужно знать, сколько людей проживает в этой области.

Количество людей, проживающих в этой области, является негрупповыми данными или необработанной информацией, поскольку ничто не было категоризировано. Поэтому мы можем заключить, что негруппированные данные - это данные, используемые для отображения информации об отдельном члене выборки или населения.

Некоторые из преимуществ негруппированных данных заключаются в следующем:

  • Большинство людей могут легко ее интерпретировать.
  • Когда размер выборки мал, легко вычислить среднее значение, режим и медиана.
  • Это не требует технической экспертизы для ее анализа.

Различия между групповыми данными и негруппированными данными

  • Классификация групповых данных и негруппированных данных

Сгруппированные данные - это данные, которые были организованы в классах после его анализа. Например, количество мешков кукурузы, собранных в сезон дождей, было плохим. С другой стороны, негруппированные данные - это данные, которые не попадают ни в одну группу. Это все еще необработанные данные.

  • Предпочтение групповых данных и негруппированных данных

При сборе данных предпочтительными являются негруппированные данные, поскольку информация по-прежнему находится в первоначальной форме. Он не был подделан классификацией или подразделением. Однако при анализе и рисовании графов предпочтительными являются сгруппированные данные, поскольку их просто интерпретировать.

  • Точность групповых данных и негруппированных данных

При вычислении средств сгруппированных и негруппированных данных будет изменяться. Среднее количество сгруппированных данных является предпочтительным, поскольку оно является более точным по сравнению со средним числом негруппированных данных. Среднее значение негруппированных данных может привести к неправильной манипуляции средой, поэтому в большинстве случаев считается неэффективным.

  • Представление данных сгруппированных данных и негруппированных данных

Таблицы частот используются для отображения информации о сгруппированных данных, тогда как в случае негруппированных данных информация отображается как большой список чисел. Это связано с тем, что информация по-прежнему остается необработанной.

  • Резюме

Группированные данные - это данные, которые были организованы в частотное распределение, тогда как негруппированные данные никоим образом не суммировались.

Группированные данные с негруппированными данными

Сводная таблица сгруппированных данных

  • В статистике термин «данные» используется для обозначения информации, которая была собрана и записана для конкретных проектов, и она может быть как качественной, так и количественной.
  • Однако группированные и негруппированные данные являются типами данных, однако сгруппированные данные классифицируются по категориям на основе аналогичных характеристик, тогда как негруппированные данные являются необработанными данными.
  • Оба типа данных могут быть представлены частотными таблицами. Однако для сгруппированных данных нет ограничений класса, таким образом, использование меток. Сгруппированные данные в частотной таблице имеют ограничения, и это предел верхнего класса и нижний предел класса.
  • Оба типа данных могут использоваться для вычисления среднего, режима и медианы образцов популяции, поэтому они полезны.