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Es gibt viele verschiedene Arten von Daten, und es kann verwirrend sein, zu wissen, welche Art Sie verwenden sollen, wenn Sie es sind an einem Projekt arbeiten.
In diesem Blogbeitrag werde ich die verschiedenen Arten von Daten diskutieren und Beispiele geben. Am Ende dieses Beitrags haben Sie ein besseres Verständnis der Datentypen und ihrer Verwendung!
Schauen wir uns die verschiedenen Datentypen genauer an!
Was sind die 4 Arten von Daten?
NenndatenOrdinale DatenKontinuierliche DatenDiskrete Daten
Lass uns hineinspringen und mehr über jeden von ihnen herausfinden!
1. Nominaldaten
Nominaldaten werden verwendet, um Artikel in verschiedene Arten oder Gruppen zu klassifizieren oder zu kategorisieren. Sie zeigen keine Reihenfolge oder Rangfolge und können nicht numerisch gemessen werden.
Nenndaten sind eine Art kategorialer Daten. Alle kategorialen Datentypen neigen dazu, Daten in getrennte Gruppen aufzuteilen und sind in der Regel qualitativer Natur.
Beispiele für nominale Daten umfassen:
Arten von LebensmittelnArten von GeschlechtArten von BildungArten von Religion
Nominale Daten ist ein gängiger statistischer Datenpunkt, der von vielen Datenwissenschaftlern in der wissenschaftlichen Forschung verwendet wird. Da die meisten Daten in der Statistik auf Forschungsgruppen von Teilnehmern verteilt sind, enthalten Nominaldaten einen wichtigen quantitativen Wert für deren Datenanalyse.
Nominelle Daten lassen auch keine negativen Werte zu.
2. Ordnungsdaten
Ordnungsdaten werden verwendet, um Elemente zu ordnen oder in verschiedene Typen oder Gruppen einzuordnen. Diese Art von Daten zeigt die relative Position, kann aber nicht numerisch gemessen werden.
Ordinale Daten sind eine andere Art von kategorialen Daten, wie nominale Daten. Es wird verwendet, um Artikel in Kategorien zu klassifizieren, in denen die Kategoriereihenfolge eine Bedeutung hat (d. h. eine Art von Lebensmitteln ist besser als eine andere).
Ordinale Daten enthalten jedoch zusätzliche Informationen über die Ränge ihrer Kategorien. Das bedeutet, dass nicht alle Kategorien gleich sind und ihre Reihenfolge eine Bedeutung oder Information für sie hat.
Daher sind ordinale Daten eine Art qualitativer Daten.
Beispiele für ordinale Daten umfassen:
Grade der Kundenzufriedenheit (z. B. sehr zufrieden, zufrieden, neutral, unzufrieden, sehr unzufrieden)Schülernoten (z. B. A, B, C, D, F) Platzierungen in einem Wettbewerb (z. B. 1. Platz, 2. Platz, 3. Platz)
Ordinale Daten sind ein weiterer Schlüsseltyp, der verwendet wird, um zusammenfassende Statistiken weiter unten im wissenschaftlichen Forschungsplan zu erstellen.
Viele qualitative Forschungsstudien erfordern beispielsweise, dass die Teilnehmer anhand von Intervallskalen punkten. Die in diesen Fällen erhobenen Daten wären ordinaler Natur.
Nenndaten lassen ebenfalls keine negativen Werte zu.
3. Kontinuierliche Daten
Kontinuierliche Daten werden verwendet, um Variablen zu messen, die als beliebige Bruchzahl ausgedrückt werden können. Sie zeigen Intervalle zwischen Werten und werden numerisch gemessen.
Kontinuierliche Daten sind einer der Datentypen, die wir sehr häufig verwenden, da es sich um eine Art quantitativer Daten handelt. Als solches kann es verwendet werden, um numerische Daten wie Arten von Variablen mit Dezimalstellen zu messen.
Beispiele für kontinuierliche Daten sind:
Temperatur (z. B. 20 Grad Celsius)Höhe (z. B. 180 cm)Gewicht (z. B. 78 kg)Geschwindigkeit (z. B. 10 km/h)
Kontinuierliche Daten werden in der Regel von Geräten erfasst, die winzige Änderungen und Unterschiede messen können.
Das macht sie für Anwendungsfälle großartig wo es auf hohe Sensibilität ankommt. In den obigen Beispielen werden viele dieser Datenpunkte von Sensoren gesammelt, die Naturkräfte messen.
Kontinuierliche Daten werden häufig auch in der Datenwissenschaft und statistischen Analyse verwendet. Beispielsweise kann eine Zeitreihenanalyse mit kontinuierlichen Daten durchgeführt werden.
4. Diskrete Daten
Diskrete Daten werden verwendet, um Variablen mit unterschiedlichen Werten zu messen. Sie wird numerisch gemessen, zeigt aber nur ganze oder ganze Zahlen an.
Beispiele für diskrete Daten sind:
Anzahl der Personen (z. B. 10 Personen)Anzahl der Autos (z. B. 5 Autos)Anzahl Anzahl der Bücher (z. B. 20 Bücher)Anzahl der Tage (z. B. 30 Tage)
Diskrete Daten sind einer der am einfachsten aufzuzeigenden Datentypen, da wir sie jeden Tag unwissentlich verwenden. Unsere Alltagsgegenstände, wie die Anzahl der Kugelschreiber und Bleistifte, zählen als diskrete Daten!
In meiner Erfahrung als Datenanalyst konnte ich aussagekräftige Erkenntnisse nur aus diskreten Daten ableiten. Beispielsweise könnte ich einen Trend zur Anzahl der Website-Besucher für einen bestimmten Tag angeben. Nachdem ich das mit einigen kontinuierlichen Daten wie der Zeit kombiniert hatte, konnte ich ein schönes Balkendiagramm erstellen, um einen Trend anzuzeigen!
Verwandte Fragen
Was sind quantitative Daten?
Quantitative Daten sind eine Art numerischer Informationen, die die Eigenschaften eines Objekts oder Phänomens beschreiben. Es hat einen messbaren Wert, d. h. es kann in Zahlen ausgedrückt und im Laufe der Zeit verfolgt werden.
Dieser Datentyp wird durch Berechnung, Zählung, Messung und Aufzeichnung verschiedener Beobachtungen gesammelt.
Beispiele Dazu gehören:
TemperaturwerteBevölkerungsgrößenstatistikenVerkaufsmetriken
Was sind qualitative Daten?
Qualitative Daten sind eine Art nicht-numerischer Informationen, die die Eigenschaften eines Objekts oder Phänomens beschreiben.
Diese Art von Daten wird gesammelt, um ein Verständnis und Einblicke in ein bestimmtes Thema zu gewinnen, anstatt numerische Werte zu messen. Sie kann in Worten, Bildern, Symbolen oder Gesten ausgedrückt werden.
Beispiele sind:
KundenfeedbackInterviewsUmfragenBeobachtungenbeschreibende Beobachtungen
Was ist der Unterschied zwischen qualitativen und quantitativen Daten?
Der Hauptunterschied zwischen quantitativen und qualitativen Daten besteht darin, dass quantitative Daten numerisch sind, während qualitative Daten nicht numerisch sind.
Quantitative Daten können verwendet werden, um ein bestimmtes Objekt oder Phänomen zu messen, während qualitative Daten mehr davon liefern einen Deutungskontext. Darüber hinaus werden quantitative Daten durch Messen und Zählen erhoben, während qualitative Daten durch Beobachten und Befragen erhoben werden.
Insgesamt eignen sich quantitative Daten besser zum Messen harter Daten, während qualitative Daten besser zum Verstehen und Interpretieren der Nuancen geeignet sind eines bestimmten Themas oder Themas.
Welche Arten von Primärdaten gibt es?
Primärdatentypen werden direkt von der Quelle erhoben. Zu diesen Datentypen gehören Umfragen, Interviews, Beobachtungen und Fokusgruppen.
Welche Arten von Sekundärdaten gibt es?
Sekundärdatentypen werden aus bestehenden Quellen wie Zeitungen, Bücher, Websites und Regierungsunterlagen. Diese Arten von Daten werden indirekt erfasst und sind möglicherweise weniger zuverlässig.
Was sind Verhältnisdaten?
Verhältnisdaten sind eine Art numerischer Daten, die einen festen Nullpunkt haben, was dies ermöglicht Werte zu vergleichen. Es hat auch einen absoluten Wert und keine negativen Zahlen.
Beispiele sind:
HöhenmessungenEntfernungsmessungenGewichtsmessungenZeitmessungen
Was sind Intervalldaten?
Intervalldaten sind ein Typ von numerischen Daten, die einen festen Nullpunkt, aber keinen Absolutwert haben. Dadurch ist es möglich, die Differenz zwischen zwei Werten zu messen, aber nicht ihr Verhältnis.
Beispiele sind:
TemperaturmessungenErgebnisse bei psychologischen TestsZeitmessungen in Stunden/Minuten/Sekunden.
Abschließende Gedanken
Abschließende Gedanken
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Durch die Verwendung von Datentypen können Forscher die Objekte und Phänomene, die sie untersuchen, besser verstehen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und genaue Schlussfolgerungen ziehen.
Für unterschiedliche Arten von Analysen und Experimenten werden verschiedene Arten von Daten verwendet, daher ist es wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen.
Indem Sie die Arten von Daten und deren Verwendung verstehen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Recherche korrekt ist und dass Sie gültige Schlussfolgerungen daraus ziehen können.
Ich hoffe, dieser Blogbeitrag hat Ihnen geholfen, dies zu verstehen die Arten von Daten und ihre Verwendung besser!