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, \u00e8 importante conoscere la forma dei dati per poterli interpretare e analizzare bene. Parliamo di dati categorici e impariamo tutto ci\u00f2 che serve per il vostro progetto di ricerca.<\/p>\n\n\n\n
La ricerca prevede due tipi di dati principali: <\/p>\n\n\n\n
In questo blog parleremo di cosa sono questi dati, dei diversi tipi e di alcune delle loro caratteristiche pi\u00f9 importanti. Cominciamo.<\/p>\n\n\n\n\n\n
I dati categorici si riferiscono a una forma di informazione che pu\u00f2 essere memorizzata e identificata in base a nomi o etichette. Si tratta di un tipo di dati qualitativi<\/a> che possono essere raggruppati in categorie invece di essere misurati numericamente.<\/p>\n\n\n\n Questo tipo di dati \u00e8 costituito da variabili categoriche che mostrano elementi come il sesso, la citt\u00e0 natale e cos\u00ec via. Le misure categoriali non sono fornite in numeri, ma piuttosto in descrizioni in linguaggio naturale. <\/p>\n\n\n\n I numeri possono talvolta rappresentarlo, ma non hanno alcun significato matematico. Di seguito sono riportati alcuni esempi di questo tipo di dati:<\/p>\n\n\n\n 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 \u00e8 un modo semplice per determinare se i dati forniti sono categorici o numerici. <\/p>\n\n\n\n Se si riesce a calcolare la media, si tratta di dati numerici. Se non \u00e8 possibile determinare la media, i dati sono considerati categorici.<\/p>\n\n\n\n Scoprite i diversi esempi di dati qualitativi nel settore dell’istruzione<\/a> attraverso il nostro recente articolo, che esplora esempi che svelano una comprensione pi\u00f9 profonda degli ambienti di apprendimento e delle esperienze degli studenti.<\/p>\n\n\n\n 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:<\/p>\n\n\n\n Esploriamoli in dettaglio.<\/p>\n\n\n\n I dati nominali sono un tipo di dati che consiste in categorie che non possono essere ordinate o classificate. \u00c8 anche chiamata scala nominale<\/a>. I dati nominali non possono essere classificati o misurati in alcun modo. Tuttavia, i dati nominali possono essere a volte sia qualitativi che quantitativi. <\/p>\n\n\n\n Alcuni esempi di dati nominali sono simboli, parole, lettere e il sesso di una persona.<\/p>\n\n\n\n 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’impossibilit\u00e0 di differenziare i valori dei dati.<\/p>\n\n\n\n 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).<\/em><\/p>\n\n\n\n Pu\u00f2 avere solo pochi valori, ognuno dei quali rappresenta una categoria o un gruppo diverso. Alcune caratteristiche principali includono:<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n \u00c8 qualitativo. In altre parole, utilizza una stringa di parole invece di numeri per descrivere un evento.<\/p>\n\n\n\n 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 s\u00ec o no, mentre una domanda non binaria avrebbe pi\u00f9 di due risposte, come forse.<\/p>\n\n\n\n \u00c8 qualitativa, ma spesso include valori numerici. Tuttavia, questi valori non hanno caratteristiche quantitative. Non possono essere utilizzati nelle funzioni aritmetiche.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Gli strumenti modalit\u00e0 e mediana vengono utilizzati per analizzare i dati categorici. Lo strumento modalit\u00e0 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.<\/p>\n\n\n\n Supponiamo che si stia organizzando una festa e che ci si voglia assicurare che tutti abbiano il caff\u00e8 da bere. Quindi si invia un sondaggio chiedendo alle persone quale sia il loro caff\u00e8 preferito e si inseriscono le risposte in una tabella come quella qui sotto:<\/p>\n\n\n\n I dati della tabella sono categorici?<\/p>\n\n\n\n S\u00ec. Si tratta di dati categorici perch\u00e9 sono suddivisi in gruppi, come il caff\u00e8 preferito.<\/p>\n\n\n\n I dati categoriali sono spesso utilizzati nei test statistici non parametrici. Nell’analisi statistica, la distinzione tra dati categorici e dati numerici \u00e8 essenziale, poich\u00e9 i dati categorici comportano categorie o etichette distinte, mentre i dati numerici consistono in quantit\u00e0 misurabili. Chiunque lavori con i dati o faccia ricerca deve essere in grado di comprenderli e utilizzarli. In questo blog abbiamo spiegato cos’\u00e8, descritto i diversi tipi e le caratteristiche e fornito alcuni esempi.<\/p>\n\n\n\n QuestionPro \u00e8 un software per sondaggi che consente di lavorare con i dati. Il software consente agli utenti di effettuare sondaggi e di raccogliere dati da coloro che li compilano. Poi, questi dati possono essere esaminati e suddivisi in diversi gruppi.<\/p>\n\n\n\n QuestionPro dispone anche di diversi strumenti e funzioni, come tabulazione incrociata, tabelle di frequenza e grafici a barre, per analizzare e visualizzare i dati categorici. Questi strumenti possono aiutare gli utenti a comprendere e a dare un senso ai loro dati, in modo da poter utilizzare i risultati delle indagini per prendere decisioni intelligenti.<\/p>\n\n\n\n Ora tocca a voi. Contattate QuestionPro per saperne di pi\u00f9 o richiedete una demo gratuita!<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n \n\n\n
Tipi di dati categorici<\/h2>\n\n\n\n
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Caratteristiche dei dati categorici<\/h2>\n\n\n\n
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Esempi di dati categorici<\/h2>\n\n\n\n
Caff\u00e8 preferito<\/td> Frequenza<\/td><\/tr> Latte<\/td> 04<\/td><\/tr> Espresso<\/td> 15<\/td><\/tr> Cappuccino<\/td> 02<\/td><\/tr> Caff\u00e8 nero<\/td> 10<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Conclusione<\/h2>\n\n\n\n