NộI Dung
- TL; DR (Quá dài; Không đọc)
- Dữ liệu ẩn danh
- Dữ liệu thông thường
- Tại sao biết sự khác biệt là quan trọng
- Làm thế nào dữ liệu danh nghĩa và thông thường là tương tự
Trong thống kê, các thuật ngữ "danh nghĩa" và "thứ tự" đề cập đến các loại dữ liệu phân loại khác nhau. Để hiểu ý nghĩa của từng thuật ngữ này và loại dữ liệu mà mỗi loại đề cập đến, hãy nghĩ về gốc của mỗi từ và để đó là đầu mối về loại dữ liệu mà nó mô tả. Dữ liệu danh nghĩa liên quan đến việc đặt tên hoặc xác định dữ liệu; bởi vì từ "danh nghĩa" chia sẻ một gốc Latin với từ "tên" và có âm thanh tương tự, chức năng dữ liệu danh nghĩa rất dễ nhớ. Dữ liệu thông thường liên quan đến việc đặt thông tin vào một đơn đặt hàng và âm thanh "thứ tự" và "thứ tự" giống nhau, làm cho chức năng của dữ liệu thứ tự cũng dễ nhớ.
TL; DR (Quá dài; Không đọc)
Dữ liệu danh nghĩa gán tên cho từng điểm dữ liệu mà không đặt nó theo một thứ tự nào đó. Ví dụ: kết quả của một bài kiểm tra có thể được phân loại theo danh nghĩa là "vượt qua" hoặc "thất bại".
Dữ liệu nhóm dữ liệu thông thường theo một số loại hệ thống xếp hạng: nó sắp xếp dữ liệu. Ví dụ: kết quả kiểm tra có thể được nhóm theo thứ tự giảm dần theo cấp: A, B, C, D, E và F.
Dữ liệu ẩn danh
Dữ liệu danh nghĩa chỉ đơn giản là đặt tên một cái gì đó mà không gán nó cho một đơn hàng liên quan đến các đối tượng hoặc các phần dữ liệu được đánh số khác. Một ví dụ về dữ liệu danh nghĩa có thể là phân loại "vượt qua" hoặc "thất bại" cho mỗi kết quả kiểm tra của học sinh. Dữ liệu danh nghĩa cung cấp một số thông tin về một nhóm hoặc tập hợp các sự kiện, ngay cả khi thông tin đó bị giới hạn ở số lượng đơn thuần.
Ví dụ: nếu bạn muốn biết có bao nhiêu người được sinh ra ở Florida mỗi năm trong năm năm qua, hãy tìm những số liệu đó và vẽ kết quả của bạn trên biểu đồ thanh. Dữ liệu được biểu thị trên biểu đồ không có thứ hạng hoặc thứ tự tự nhiên; các con số chỉ đơn giản minh họa một thực tế, không nhất thiết là một sở thích và chỉ là các nhãn trả lời cho câu hỏi "có bao nhiêu?" Đây là những dữ liệu danh nghĩa.
Dữ liệu thông thường
Dữ liệu thông thường, không giống như dữ liệu danh nghĩa, liên quan đến một số thứ tự; số thứ tự đứng trong mối quan hệ với nhau theo cách được xếp hạng. Ví dụ: giả sử bạn nhận được một cuộc khảo sát từ nhà hàng yêu thích của bạn yêu cầu bạn cung cấp phản hồi về dịch vụ bạn nhận được. Bạn có thể xếp hạng chất lượng dịch vụ là "1" cho người nghèo, "2" cho mức trung bình dưới mức, "3" cho mức trung bình, "4" cho mức rất tốt và "5" cho mức xuất sắc. Dữ liệu được thu thập bởi khảo sát này là ví dụ về dữ liệu thứ tự. Ở đây các số được gán có một thứ tự hoặc thứ hạng; nghĩa là, một bảng xếp hạng "4, tốt hơn so với xếp hạng của 2
Tuy nhiên, mặc dù bạn đã gán một số cho ý kiến của mình, nhưng con số này không phải là thước đo định lượng: Mặc dù xếp hạng của 4 4 rõ ràng là tốt hơn so với xếp hạng của 2, nhưng nó không nhất thiết phải tốt gấp đôi. Các con số không được đo lường hoặc xác định về mặt toán học mà chỉ được gán làm nhãn cho các ý kiến.
Tại sao biết sự khác biệt là quan trọng
Khi làm việc với các số liệu thống kê, bạn nên biết liệu dữ liệu bạn đang xem là danh nghĩa hay thứ tự, vì thông tin này giúp bạn quyết định cách sử dụng dữ liệu. Một nhà thống kê hiểu làm thế nào để xác định phân tích thống kê nào sẽ áp dụng cho một tập dữ liệu dựa trên việc nó là danh nghĩa hay thứ tự. Các cách ghi nhãn dữ liệu trong thống kê được gọi là "thang đo"; cùng với thang đo danh nghĩa và thứ tự là thang đo khoảng và tỷ lệ.
Làm thế nào dữ liệu danh nghĩa và thông thường là tương tự
Dữ liệu có thể là số hoặc phân loại và cả dữ liệu danh nghĩa và thứ tự được phân loại là phân loại. Dữ liệu phân loại có thể được tính, nhóm và đôi khi được xếp theo thứ tự quan trọng. Dữ liệu số có thể được đo. Với dữ liệu phân loại, các sự kiện hoặc thông tin có thể được đặt thành các nhóm để mang lại cảm giác trật tự hoặc hiểu biết.