分类数据
介绍
分类数据是指将数据划分为不同类别的数据。由分类变量(已划分为类别的变量)组成的统计信息称为分类数据。例如,一组分组数据。更具体地说,可数的定性数据或在预定区间内聚集的定量数据可用于创建分类数据。
信息被浓缩成一个概率表。但是,当我们检查数据分析时,它被称为使用短语“分类数据”,它用于数据集。需要注意的是,尽管数据集包含一些分类变量,但它也可能包含非分类变量。
在本教程中,我们将讨论分类数据。
定义
分类数据由分类变量组成,分类变量代表特征,例如一个人的性别或家乡。分类测量以自然语言描述表示,而不是以数字表示。
分类数据有时可能具有数值,但这些值在数学上没有意义。
以下是分类数据的一些示例:最喜欢的运动、学校邮政编码等。
类型
通常,分类数据由可以分类或分组的值和观察结果组成。饼图和条形图是这些数据的理想视觉表示。此外,分类信息分为两类 -
顺序数据和名义数据
名义数据
“名义”一词源于拉丁语“Nomen”,意为名称。
因此,“命名”或“标记”数据(忽略数据的数值)是一种名义分类数据。
名义数据不可测量或排列。但是,名义数据有时可以是定性和定量的。一些常用的名义数据示例包括字母、单词、符号、性别等。
分组方法用于分析这些数据。当变量被分组时,可以确定百分比或频率。可以使用饼图来直观地呈现它。
顺序数据
顺序分类数据根据一定的“尺度”或“度量”进行分类。
尺度不一定总是精确或统一的。
通常,此类数据会被测量或排序。
由于存在数值,因此这种特殊的分类数据被认为具有分类和数值数据特征。
可以通过分组来检查它们,并且可以使用条形图来直观地说明它们。
示例包括使用数值比较类别变量下分组数据的调查。
分类变量
分类变量是在分组分类数据以不同名称或标签呈现时接受多个值的变量。
分类数据的基本特征是分类变量。
示例:各种颜色阴影、高端品牌、一个人的血型等是分类变量的示例。
分类数据与数值数据
分类数据
可以分类或归类为不同类别的数据称为分类数据或定性数据,例如狗的类型、汽车的颜色等。
因为它在分类之前验证数据,所以它也被称为定性数据。
调查可能会很长,这可能会让受访者望而却步。
数值数据
数值或定量数据,使用数字或数值来表示信息,例如一个人的身高、体重、年龄等。
因为它表示定量值,以便可以对它们应用算术运算,所以有时被称为定量数据。
由于参与度快速且简单,因此调查放弃的顾虑较少。
已解决示例
1) 以下哪一个是合适的分类变量?
年龄
数字对的乘积
颜色
无
分类变量是年龄和颜色。
2) 年龄是名义还是顺序分类变量?
根据上下文,年龄既可以是名义的,也可以是顺序的。
当年龄用于表示特定顺序时,它属于顺序分类数据。
作为名义分类数据“命名”或“标记”的数据不考虑数据的数值。
年龄是一个名义分类变量,它是一个基于数值数据顺序的不可比较的特征。
3) 说明以下陈述是真还是假?
根据它们在数据中的应用,一些分类变量可以是名义的,也可以是顺序的。
给定的陈述是正确的。
4) 以下列表中哪些是分类数据的示例?
六名学生的年龄信息。
五人的头发颜色。
七名学生选择的年度旅行地点。
博物馆在每周不同日期的访客数量。
C 是最佳选择。七名学生选择的年度旅行地点。
分类数据指的是可以划分为多个组的非数值信息。
5) 顺序分类数据和名义分类数据有什么区别?
顺序分类数据 -
它是一组有序的非参数数据。
根据它们的数值数据,值被分类为顺序的。
顺序分类数据用于对人们的想法或意见进行分析或调查。
例如,学生在考试中的不同排名以及调查中受访者的意见。
名义分类数据 -
它是一组无序的非参数数据。
值的“名称”或“标签”决定它们是否被认为是名义的。
使用名义分类数据将相似的对象归为一类。
例如,头发颜色、性别、国家和种族。
结论
分类数据由分类变量组成,分类变量代表特征,例如一个人的性别或家乡。分类测量以自然语言描述表示,而不是以数字表示。
分类数据有时可能具有数值,但这些值在数学上没有意义。
常见问题
1. 分类数据是什么意思?
由分类变量(已划分为类别的变量)组成的统计信息称为分类数据。
2. 名义数据是什么意思?
名义数据是一种数据类型,它不为变量分配任何数值。也称为名义尺度。
3. 什么是顺序数据?
顺序数据是指具有自然顺序的数据。顺序数据的显著特征包括无法区分数据值。
4. 数字可以被归类为数据吗?
数字可以用作分类数据。分类数据可以包括分组以及反映它们的某些常见标签和数字的数值分析。
5. 数值数据是什么意思?
数值或定量数据,使用数字或数值来表示信息,例如一个人的身高、体重、年龄等。