वर्गीकरण डेटा आणि संख्यात्मक डेटामधील फरक: सर्वसाधारण वि न्यूमेरिकल

कॅरेब्रिजल डेटा वि संख्यात्मक डेटा

डेटा संदर्भ किंवा विश्लेषणाच्या उद्देशाने गोळा केलेली माहिती किंवा माहिती आहे. सहसा या माहिती संबंधित विषय एक विशेषता म्हणून गोळा केली जाते. हे गुणधर्म एक ते दुसर्या पासून भिन्न असू शकतात म्हणून या भिन्न गुणधर्म एक वेरियेबल म्हणून विचारात घेतले जाऊ शकतात. व्हेरिएबल्स विविध व्हॅल्यूज व्हॅल्यू गृहीत धरू शकतात आणि संकलित डाटामध्ये ते महत्त्वाचे असतात.

व्हेरिएबल्स गुणात्मक किंवा परिमाणवाचक असू शकतात; मी. ई. जर व्हेरिएबल परिमाणवाचक आहे, तर उत्तरे संख्या आहेत आणि मोजमाप केलेल्या गुणधर्माची भयावहता काही निश्चित अचूकतेसह नमूद केली जाऊ शकते. इतर प्रकारचे, गुणात्मक चलने गुणात्मक गुणधर्म मोजतात आणि वेरिएबल्सने ग्रहण केलेले मूल्य आकार किंवा आकाराच्या दृष्टीने दिले जाऊ शकत नाही. व्हेरिएबल्सला स्वतः निर्णायक चलने म्हणून ओळखले जाते आणि एक कॅरेब्रेजेटिव्ह व्हेरिएबलच्या माध्यमाने गोळा केलेला डेटा स्पष्ट डेटा आहे.

न्युमेरिकल डेटा बद्दल अधिक माहिती

संख्यात्मक डेटा मूलतः एक चलने पासून प्राप्त परिमाणवाचक डेटा आहेत, आणि मूल्य आकार / विशालता एक अर्थ आहे. स्टॅनले स्मिथ स्टीव्हन यांनी तयार केलेल्या सिद्धांतावर आधारित संख्यात्मक डेटा आणखी तीन श्रेणींमध्ये विभागले गेले आहेत. संख्यात्मक डेटा एकतर क्रमवाचक, मध्यांतर किंवा गुणोत्तर असू शकतो. डेटाचा प्रकार मूल्यांच्या मोजणीच्या पद्धतीनुसार निर्धारित केला जातो आणि प्रकारांना मापनाचे स्तर असे म्हटले जाते.

एखाद्या व्यक्तिचे वजन, दोन गुणांमधील अंतर, तपमान आणि स्टॉकची किंमत संख्यात्मक डेटाची उदाहरणे आहेत

आकडेवारीमध्ये, संख्यात्मक डेटाच्या विश्लेषणासाठी बहुतेक पद्धती तयार केल्या जातात. मूलभूत वर्णनात्मक आकडेवारी आणि प्रतिगमन आणि इतर मान्यता पद्धती बहुतेक संख्यात्मक डेटाच्या विश्लेषणासाठी वापरल्या जातात.

सामान्य डेटा बद्दल अधिक

गंभीर डेटा एका गुणात्मक वेरियेबलसाठी मूल्ये आहेत, सहसा संख्या, एक शब्द किंवा चिन्ह ते हे प्रस्तुत करतात की विचारात घेण्यात आलेला वेरियेबल उपलब्ध असलेल्या अनेक पर्यायांपैकी एक आहे. म्हणून, ते त्यापैकी एका श्रेणीशी संबंधित आहेत; म्हणून नाव स्पष्ट.

एखाद्या व्यक्तीचे राष्ट्रीयत्व, एखाद्या व्यक्तीचे राष्ट्रीयत्व, एखाद्या व्यक्तीचा आवडता रंग आणि रुग्णाच्या रक्ताचा गट गुणात्मक गुणधर्म असतो. काहीवेळा, एक संख्या सर्वसमावेशक मूल्याप्रमाणे प्राप्त करता येऊ शकते, परंतु संख्या स्वतःच मोजमाप केलेल्या गुणधर्माच्या विशालतेचे प्रतिनिधित्व करत नाही.पोस्टल कोड एक उदाहरण आहे.

तसेच, कोणतेही स्पष्ट मूल्य सामान्य डेटा प्रकारशी संबंधित आहे, जे मोजमापांच्या पातळीवर आधारित आणखी एक प्रकार आहे. स्पष्ट डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी वापरण्यात येणा-या पद्धती संख्यात्मक डेटाच्या तुलनेत भिन्न आहेत, परंतु मूलभूत तत्त्व समान असू शकतात.

वर्गीकरण आणि संख्यात्मक डेटामध्ये काय फरक आहे?

• संख्यात्मक डेटा हे परिमाणवाचक वेरियेबलसाठी मिळणारे मूल्य आहेत, आणि वेरियेबलच्या संदर्भात (त्यामुळे ते संख्यात्मक चिन्हांची संख्या किंवा प्रतीके आहेत) संबंधित परिमाण यांचा विचार करतात. स्पष्ट डेटा हे गुणगुणित वेरियेबलसाठी मिळणारे मूल्य आहेत; स्पष्ट डेटा क्रमांक विशालता एक अर्थ नाही. • संख्यात्मक डेटा नेहमी एकतर क्रमवाचक, गुणोत्तर, किंवा मध्यांतर प्रकारचा असतो, परंतु स्पष्ट डेटा हे नाममात्र प्रकारानुसार आहे.

• संख्यात्मक डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी वापरले जाणारे पद्धती स्पष्ट डेटासाठी वापरलेल्या पद्धतींपेक्षा भिन्न आहेत, जरी तत्त्वे समान असतील तरी देखील अनुप्रयोगाचे महत्त्वपूर्ण फरक आहेत

• वर्णनात्मक आकडेवारी, प्रतिगमन, वेळ मालिका आणि बरेच काही मध्ये सांख्यिकीय पद्धतींचा वापर करून संख्यात्मक डेटाचे विश्लेषण केले जाते.

• स्पष्ट डेटासाठी सामान्यतः वर्णनात्मक पद्धती आणि ग्राफिकल पद्धती वापरल्या जातात. काही नॉन-पॅरामेट्रिक चाचण्या देखील वापरल्या जातात.