Quando i ricercatori studiano un concetto, devono raccogliere dati su di esso. Questi dati possono assumere diverse forme, come altezza, peso, colore dei capelli e opinioni. Quando si raccolgono dati per la ricerca, è importante conoscere la forma dei dati per poterli interpretare e analizzare bene. Parliamo di dati categorici e impariamo tutto ciò che serve per il vostro progetto di ricerca.
La ricerca prevede due tipi di dati principali:
- Dati categorici
- Dati numerici.
In questo blog parleremo di cosa sono questi dati, dei diversi tipi e di alcune delle loro caratteristiche più importanti. Cominciamo.
Cosa sono i dati categorici?
I dati categorici si riferiscono a una forma di informazione che può essere memorizzata e identificata in base a nomi o etichette. Si tratta di un tipo di dati qualitativi che possono essere raggruppati in categorie invece di essere misurati numericamente.
Questo tipo di dati è costituito da variabili categoriche che mostrano elementi come il sesso, la città natale e così via. Le misure categoriali non sono fornite in numeri, ma piuttosto in descrizioni in linguaggio naturale.
I numeri possono talvolta rappresentarlo, ma non hanno alcun significato matematico. Di seguito sono riportati alcuni esempi di questo tipo di dati:
- Data di nascita
- Sport preferito
- Colore dei capelli
- Alta
Nell’esempio precedente, sia la data di nascita che il codice postale sono composti da numeri. Si tratta di dati categorici anche se includono numeri. Il calcolo della media è un modo semplice per determinare se i dati forniti sono categorici o numerici.
Se si riesce a calcolare la media, si tratta di dati numerici. Se non è possibile determinare la media, i dati sono considerati categorici.
Scoprite i diversi esempi di dati qualitativi nel settore dell’istruzione attraverso il nostro recente articolo, che esplora esempi che svelano una comprensione più profonda degli ambienti di apprendimento e delle esperienze degli studenti.
Tipi di dati categorici
I dati categorici spesso includono valori e osservazioni che possono essere classificati o raggruppati. I grafici a barre e a torta sono i modi migliori per mostrare questi dati. In particolare, esistono due tipi di dati categorici:
- Dati nominali
- Dati ordinali
Esploriamoli in dettaglio.
- Dati nominali
I dati nominali sono un tipo di dati che consiste in categorie che non possono essere ordinate o classificate. È anche chiamata scala nominale. I dati nominali non possono essere classificati o misurati in alcun modo. Tuttavia, i dati nominali possono essere a volte sia qualitativi che quantitativi.
Alcuni esempi di dati nominali sono simboli, parole, lettere e il sesso di una persona.
- Dati ordinali
I dati ordinali sono una categoria di dati che hanno un ordine naturale. Viene spesso utilizzato nei sondaggi, nei questionari e nei campi della finanza e dell’economia. I dati ordinali si distinguono per l’impossibilità di differenziare i valori dei dati.
Le taglie dei vestiti sono un esempio di questo tipo di dati (small, medium e large non sono differenze misurabili, ma sono chiaramente ordinate per mostrare i confronti tra le taglie).
Caratteristiche dei dati categorici
Può avere solo pochi valori, ognuno dei quali rappresenta una categoria o un gruppo diverso. Alcune caratteristiche principali includono:
- Categorie
Esistono due tipi di dati categorici: i dati nominali e i dati ordinali. I dati nominali, detti anche dati nominativi, sono il tipo di dati utilizzati per denominare le variabili, mentre i dati ordinali hanno una scala o un ordine.
- Qualità
È qualitativo. In altre parole, utilizza una stringa di parole invece di numeri per descrivere un evento.
- Natura
A seconda della loro natura, i dati categorici possono essere suddivisi in categorie binarie e non binarie. Una domanda binaria ha due possibili risposte, come sì o no, mentre una domanda non binaria avrebbe più di due risposte, come forse.
- Valori numerici
È qualitativa, ma spesso include valori numerici. Tuttavia, questi valori non hanno caratteristiche quantitative. Non possono essere utilizzati nelle funzioni aritmetiche.
- Analisi grafica
Per analizzarlo visivamente si possono utilizzare sia un grafico a torta che un grafico a barre. Un grafico a barre viene utilizzato per determinare la frequenza di un evento, mentre un grafico a torta viene utilizzato per determinare le percentuali. Viene fatto dopo che i dati sono stati raggruppati in una tabella.
- Analisi
Gli strumenti modalità e mediana vengono utilizzati per analizzare i dati categorici. Lo strumento modalità viene utilizzato per analizzare i dati nominali, mentre entrambi vengono utilizzati per analizzare i dati ordinali. I dati ordinali possono essere analizzati anche con le statistiche univariate. Per analizzare i dati ordinali si utilizzano anche statistiche bivariate, applicazioni di analisi di regressione, tendenze lineari e metodi di classificazione.
Esempi di dati categorici
Supponiamo che si stia organizzando una festa e che ci si voglia assicurare che tutti abbiano il caffè da bere. Quindi si invia un sondaggio chiedendo alle persone quale sia il loro caffè preferito e si inseriscono le risposte in una tabella come quella qui sotto:
| Caffè preferito | Frequenza |
| Latte | 04 |
| Espresso | 15 |
| Cappuccino | 02 |
| Caffè nero | 10 |
I dati della tabella sono categorici?
Sì. Si tratta di dati categorici perché sono suddivisi in gruppi, come il caffè preferito.
Conclusione
I dati categoriali sono spesso utilizzati nei test statistici non parametrici. Nell’analisi statistica, la distinzione tra dati categorici e dati numerici è essenziale, poiché i dati categorici comportano categorie o etichette distinte, mentre i dati numerici consistono in quantità misurabili. Chiunque lavori con i dati o faccia ricerca deve essere in grado di comprenderli e utilizzarli. In questo blog abbiamo spiegato cos’è, descritto i diversi tipi e le caratteristiche e fornito alcuni esempi.
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