נתונים הם עובדות או פיסות מידע שנאספו לצורך התייחסות או ניתוח. לרוב, נתונים אלה נאספים כחלק מהנושא הנבחן. תכונה זו יכולה להיות שונה עבור כל אדם. בואו נדבר על נתונים קטגוריים לעומת נתונים מספריים.
בעת מחקר ואיסוף נתונים, חיוני לדעת איזה סוג של נתונים אתה מקבל כדי שתוכל לפרש ולנתח אותם היטב. רוב הזמן, ישנם שני סוגים של נתונים במחקר מחקר:
- נתונים קטגוריאליים
- נתונים מספריים.
בסטטיסטיקה, חיוני להבין את סוגי הנתונים השונים. חשוב להבין מי שניהם בהתבסס על איך הם שונים ואיך הם זהים. זה יקל על איסוף, שימוש וניתוח נכון שלהם.
במאמר זה נדון מהם נתונים קטגוריאליים ובמה הם שונים מנתונים מספריים. בואו נתחיל.
מהם נתונים קטגוריאליים?
ניתן לשים נתונים קטגוריאליים בקבוצות או קטגוריות באמצעות שמות או תוויות. קיבוץ זה נוצר בדרך כלל באמצעות הליך התאמה המבוסס על תכונות נתונים ודמיון בין תכונות אלה.
כל פיסה של מערך נתונים קטגורי, הידוע גם בשם נתונים איכותיים
, יכולה להיות מוקצית לקטגוריה אחת בלבד בהתבסס על התכונות שלה, וכל קטגוריה היא בלעדית הדדית.
ישנן שתי קטגוריות עיקריות של נתונים קטגוריאליים:
- נתונים נומינליים: זוהי קטגוריית הנתונים שנותנת שמות או מתייגת את הקטגוריות שלה. יש לו תכונות הדומות לשם עצם והוא מכונה לעתים נתוני שיום.
- נתונים רגילים: רכיבים עם דירוגים, הזמנות או סולמות דירוג כלולים בקטגוריה זו של נתונים קטגוריים. נתונים נומינליים ניתן להזמין ולספור אך לא למדוד.
מהם נתונים מספריים?
נתונים המבוטאים במונחים מספריים ולא בתיאורים בשפה טבעית נקראים נתונים מספריים. ניתן לאסוף אותו רק בצורה מספרית, תוך שמירה על שמו. סוג נתונים מספרי זה המכונה גם נתונים כמותיים יכול לשמש למדידת גובה, משקל, מנת משכל וכו 'של אדם.
נתונים מספריים יכולים להיות משני סוגים:
- נתונים נפרדים: נתונים מספריים הניתנים לספירה, הם נתונים נפרדים. במילים אחרות, הם ממופים אחד לאחד למספרים טבעיים. גיל, מספר התלמידים בכיתה, מספר המועמדים בבחירות וכו', הם כמה דוגמאות לנתונים דיסקרטיים באופן כללי.
- נתונים רציפים: זהו סוג נתונים שלא ניתן לספור עבור מספרים. סדרה של מרווחים על קו מספרים טבעיים משמשת לתיאורם. CGPA, גובה וסוגי נתונים רציפים אחרים של תלמידים הם כמה דוגמאות.
ההבדל בין נתונים קטגוריאליים לעומת נתונים מספריים
דברים רבים שונים בין שני סוגי נתונים אלה. בואו לגלות מה ואיך הם שונים להלן:
| לא | תכונות | נתונים קטגוריאליים | נתונים מספריים |
| 1 | הגדרה | ניתן לאחסן ולזהות נתונים קטגוריאליים לפי שמות או תוויות. | נתונים מספריים הם מספרים, לא מילים או תיאורים. |
| 2 | כינוי | מכיוון שהוא מסייג נתונים לפני סיווגם, הוא מכונה לעתים נתונים איכותיים. | נתונים כמותיים מייצגים ערכים מספריים עבור תהליכים חשבוניים. |
| 3 | דוגמאות | הגדירו מין.
|
ציון מבחן מתוך 20?
|
| 4 | סוגים | נתונים נומינליים ונתונים סודרים. | נתונים נפרדים ונתונים רציפים. |
| 5 | מאפיינים |
|
|
| 6 | עיצוב ידידותי למשתמש | סקרים ארוכים הם אפשרות ועלולים לכבות את המגיבים. | האינטראקציה עם הסקר מהירה וקצרה, ומפחיתה את הנטישה. |
| 7 | שיטת איסוף הנתונים |
|
בעיקר שאלות אמריקאיות, לפעמים פתוחות. |
| 8 | כלים לאיסוף נתונים | שאלונים, סקרים וראיונות | שאלונים, סקרים, ראיונות, קבוצות מיקוד ותצפיות |
| 9 | משתמש | משמש כאשר סקר דורש מהמשיבים מידע אישי, דעות וחוויות. משמש במחקר עסקי | חישובים סטטיסטיים המבוססים על ביצועים אריתמטיים. |
| 10 | תאימות | זה לא עולה בקנה אחד עם רוב הגישות הסטטיסטיות. לכן חוקרים נמנעים מכך. | הוא תומך ברוב החישובים הסטטיסטיים. |
| 11 | ויזואליזציה | תרשימי עמודות ועוגה בלבד. | ניתן להשתמש בתרשימי עמודות, תרשימי עוגה ותרשימי פיזור. |
| 12 | מבנה | נתונים לא מובנים כמו גוגל, בינג וכו ', זה יכול לאנדקס נתונים. | מכיוון שהוא מובנה, ניתן לסדר ולהבין אותו בקלות. |
דמיון בין נתונים קטגוריאליים לנתונים מספריים
כפי שכבר דנו בהבדלים, גם לשני הנתונים הבאים יש כמה קווי דמיון, המתוארים להלן:
-
נתונים סודרים
זהו הכלאה בין קטגוריה לנתונים מספריים. למרות שזה נקרא בדרך כלל תת סוג של נתונים קטגוריים, זה יכול להיקרא גם נתונים מספריים.
-
משתמש
התוצאות יהיו זהות עבור מחקר וניתוח סטטיסטי בין אם אתה משתמש בגישה מספרית או קטגורית. חוקרים לפעמים משתמשים בשניהם יחד בסקר כדי לגלות דרכים שונות להסתכל על הנתונים.
-
כלי איסוף
השיטות האופייניות ביותר לאיסוף נתונים קטגוריים ומספריים כוללות סקרים, שאלונים וראיונות.
השיטה הנפוצה ביותר לאיסוף נתונים בה משתמשים החוקרים היא סקר. זה עשוי להיעשות כדי לאסוף הן נתונים מספריים וקטגוריה.
אתה יכול להשתמש בשאלות כן/לא או בשאלות בקנה מידה של Likert כדי לאסוף נתונים מספריים מהמשתתפים שלך. פניות פתוחות יכולות גם לקבל נתונים חיוניים מקהל היעד.
מסקנה
בהתאם למחקר המתבצע, נתונים קטגוריים לעומת נתונים מספריים עשויים לשמש לניתוח סטטיסטי. בעת התמודדות עם בעיה, חוקר עשוי להחליט לאסוף נתוני קטגוריה, נתונים מספריים, או אפילו שניהם בנסיבות מסוימות.
בעת איסוף מידע לניתוח כדי לשקול נקודות מבט חלופיות, החוקר עשוי לאסוף נתונים מספריים וקטגוריות. כדי להשתמש נכון בשני סוגי הנתונים האלה במחקר, יש להיות מודעים להבחנות ביניהם.
הצדקה נוספת מדוע זה קריטי להבין את סוגי הנתונים השונים מסופקת על ידי זה.
QuestionPro היא יותר מסתם תוכנת סקרים מכיוון שהיא מציעה פתרונות לבעיות ותעשיות שונות. לדוגמה, ספריית המחקר InsightsHub שלנו היא פלטפורמה לאחסון וניתוח נתונים.
פתרונות ניהול הידע והפלטפורמות של InsightsHub מסייעים לחברות לשפר את ניהול הנתונים, להאיץ את פיתוח התובנות ולמנף טוב יותר נתונים היסטוריים תוך הפחתת עלויות ושיפור החזר ההשקעה.
