Kategoriale Daten vs. Numerische Daten
Daten sind Fakten oder Informationen, die zu Referenz- oder Analysezwecken gesammelt werden. Häufig werden diese Daten als Attribut der betroffenen Person erhoben. Dieses Attribut kann von einem zum anderen variieren, daher kann dieses variierende Attribut als eine Variable betrachtet werden. Die Variablen können unterschiedliche Werte annehmen und diese sind den erhobenen Daten immanent.
Variablen können entweder qualitativ oder quantitativ sein; Das heißt, wenn die Variable quantitativ ist, sind die Antworten Zahlen und die Größe des gemessenen Attributs kann mit einem gewissen Grad an Genauigkeit angegeben werden. Der andere Typ, die qualitativen Variablen, messen die qualitativen Attribute, und die von den Variablen angenommenen Werte können nicht in Bezug auf Größe oder Größenordnung angegeben werden. Die Variablen selbst werden als kategoriale Variablen bezeichnet und die mittels einer kategorialen Variablen erhobenen Daten sind kategoriale Daten.
Mehr über numerische Daten
Numerische Daten sind im Grunde die quantitativen Daten, die von einer Variablen erh alten werden, und der Wert hat einen Sinn für Größe/Größe. Die erh altenen numerischen Daten werden basierend auf der von Stanley Smith Stevens entwickelten Theorie weiter in drei weitere Kategorien unterteilt. Numerische Daten können entweder ordinal, Intervall oder Verhältnis sein. Die Art der Daten wird durch die Messmethode der Werte bestimmt, und die Arten werden als Messniveaus bezeichnet.
Das Gewicht einer Person, der Abstand zwischen zwei Punkten, die Temperatur und der Kurs einer Aktie sind Beispiele für numerische Daten.
In der Statistik werden die meisten Methoden für die Analyse numerischer Daten abgeleitet. Grundlegende deskriptive Statistik und Regression sowie andere Inferenzmethoden werden hauptsächlich zur Analyse numerischer Daten verwendet.
Mehr über kategoriale Daten
Kategorialdaten sind Werte für eine qualitative Variable, oft eine Zahl, ein Wort oder ein Symbol. Sie verdeutlichen die Tatsache, dass die Variable im betrachteten Fall zu einer der mehreren verfügbaren Auswahlmöglichkeiten gehört. Daher gehören sie zu einer der Kategorien; daher der Name kategorisch.
Die politische Zugehörigkeit einer Person, die Nationalität einer Person, die Lieblingsfarbe einer Person und die Blutgruppe eines Patienten sind qualitative Merkmale. Manchmal kann eine Zahl als kategorialer Wert erh alten werden, aber die Zahl selbst repräsentiert nicht die Größe des gemessenen Attributs. Postleitzahl ist ein Beispiel.
Außerdem gehören alle kategorialen Werte zum nominalen Datentyp, der ein anderer Typ ist, der auf den Niveaus der Messungen basiert. Die Methoden zur Analyse kategorialer Daten unterscheiden sich von denen numerischer Daten, aber das zugrunde liegende Prinzip kann das gleiche sein.
Was ist der Unterschied zwischen kategorialen und numerischen Daten?
• Numerische Daten sind Werte, die für eine quantitative Variable erh alten werden, und vermitteln ein Größengefühl, das sich auf den Kontext der Variablen bezieht (daher sind sie immer Zahlen oder Symbole, die einen numerischen Wert tragen). Kategoriale Daten sind Werte, die für eine qualitative Variable erh alten werden; kategoriale Datenzahlen haben keine Aussagekraft.
• Numerische Daten gehören immer entweder zum Ordinal-, Verhältnis- oder Intervalltyp, während kategoriale Daten zum Nomin altyp gehören.
• Die zur Analyse quantitativer Daten verwendeten Methoden unterscheiden sich von den Methoden, die für kategorische Daten verwendet werden, auch wenn die Prinzipien dieselben sind, weist zumindest die Anwendung erhebliche Unterschiede auf.
• Numerische Daten werden mit statistischen Methoden in deskriptiver Statistik, Regression, Zeitreihen und vielem mehr analysiert.
• Für kategoriale Daten werden in der Regel deskriptive Methoden und grafische Methoden eingesetzt. Einige nicht-parametrische Tests werden ebenfalls verwendet.
