统计学中的数据类型

引言

统计学中的数据类型与所检查数据的属性或性质相关。数据的四个主要类别是名义数据（表示没有固有顺序的类别）、序数数据（表示具有有意义的相对差异的有序类别）、数值数据（进一步分为离散型（可计数）和连续型（可测量））以及分类数据（表示不同的类别或组）。选择正确的分析方法和正确解释结果取决于对不同数据类型的扎实理解。虽然数值数据使用中心趋势和离散度度量（如均值和标准差）进行研究，但分类数据通常使用频率表和卡方检验进行检查。准确识别数据类型可提高统计分析的有效性和可靠性。

什么是数据？

事实信息，即为各种用途收集、保存和处理的原始事实，就是数据。数字、文本、图形和多媒体只是其众多形式中的一部分。数据的价值通过分析和解释获得；在其未处理状态下，它是毫无意义的。可以将数据分类为非结构化数据（即缺乏预定格式）或结构化数据（即以特定格式组织，例如数据库）。它构成了商业、科学、医疗保健和技术等广泛学科中决策、研究和问题解决的基础。通过适当的收集、存储和分析有效利用数据，才能获得洞察力并促进创新。

统计学中有哪些数据类型？

• 名义数据
• 序数数据
• 离散数据
• 连续数据

统计学中的数据类型

统计学中的数据类型对信息进行分类以进行分析。分类数据用于将观察结果分为离散的组或类别。可测量量由数值数据表示，数值数据又可进一步分为连续型（在给定范围内具有无限可能值）或离散型（具有可计数的值）。虽然序数数据中类别之间的差异可能不一致，但它们根据有意义的序列进行排序。名义数据是没有自然序列的类别。为了使用最佳统计技术并正确解释数据，社会科学、医疗保健和经济学等各个领域的决策者和问题解决者必须对数据类型有扎实的理解。

定性数据

在统计学中，各种非数值信息来源，如描述、观察、意见和叙述，被称为定性数据。定性数据的常见形式是观察数据（通过密切观察行动或事件获得）、视觉数据（包括图像、电影或图表）和文本数据（由书面或口语词语组成，如调查答案或访谈记录）。其他类别可以是经验数据（记录个人观点或经验）和上下文数据（提供背景知识）。为了更深入地理解复杂现象，定性数据分析方法旨在识别这些众多数据类型中的主题、模式和含义。

另外两个类别用于更好地对定性数据进行分类

• 名义数据
• 序数数据

名义数据

在统计学中，名义数据是一种分类数据，它将变量划分为离散组，而不暗示排名或顺序。示例包括车辆类型、性别和种族。名义数据本质上是定性的；它们反映了无法进行有意义量化或排序的不同组或标签。尽管类别可以用数字表示，但这些代码没有数学意义。名义数据分析中经常使用频率计数和百分比来查看数据集中类别的分布。它们对于理解社会学、营销和人口统计学等各个学科中的群体动态和人口特征至关重要。

序数数据

序数数据在类别之间没有相等的间隔，但仍然有顺序感。例如，如果要求受访者根据“非常差”到“优秀”的等级评价产品，那么“差”和“一般”之间的差异可能与“一般”和“好”之间的差异不同。这使得序数数据与具有有意义且一致间隔的区间或比率数据不同。处理排名数据的非参数统计检验，如 Mann-Whitney U 和 Kruskal-Wallis 检验，经常用于分析序数数据。尽管序数数据在准确测量方面存在缺陷，但它在各种研究和实践领域中提供了对偏好、态度和排名的重要见解。

定量数据

以数字形式表达用于统计分析和变量量化的信息被称为定量数据。它提供了对现象可量化和公正的理解，通常通过调查、实验或观察等技术收集。离散数据（可计数项）和连续数据（可测量值）是构成定量数据的不同类型中的两个示例。示例可以像计算人口中的人数一样基本，也可以像温度读数或财务信息一样复杂。研究人员可以找到模式、趋势和相关性，并使用统计方法（如均值、中位数、众数和标准差）进行预测，这些方法经常用于评估定量数据。它在经济学、社会学、心理学等许多领域中不可或缺，因为它的精确性使得能够对假设进行严格检验并得出统计上正确的结论和学术研究。但重要的是要了解其局限性，例如过度简化的可能性以及在正确情况下需要谨慎解释。

另外两个类别用于更好地对定量数据进行分类

• 离散数据
• 连续数据

离散数据

可以计数并表示为整数或整数的信息称为离散数据。它由相互分离的离散数字组成。几个例子是班级中的学生人数、一小时内通过收费站的车辆数量或罐子中的红色弹珠数量。离散数据只存在于离散单位中；它不能取分数或连续值。通常使用频率分布、直方图和条形图等技术来分析离散数据，这些技术显示每个不同值的频率或出现次数。与连续数据不同，离散数据点是唯一的且不重叠，这使其适用于特定类型的统计分析和建模。离散数据在各种学科中都非常重要，在这些学科中，决策和模式识别取决于对离散对象或事件的计数和分类，例如经济学、人口统计学和质量控制。

连续数据

指定范围内的任何值，通常包括分数或小数，由连续数据表示。连续数据理论上可以在给定间隔内取无限多个值，并且是无限可分的，这与由不同、分离的值组成的离散数据不同。温度、时间、重量、身高和其他测量值是连续数据的示例。回归分析、假设检验和概率分布是用于分析连续数据的一些统计技术，它们考虑了数据集的无限潜在值和可变性。连续数据广泛应用于物理学、工程学、金融和医疗保健等领域，在这些领域中，对持续现象进行准确测量和建模对于理解复杂系统、预测未来事件和简化操作至关重要。收集和评估连续数据的方法旨在准确表示所研究现象的潜在连续性质，确保稳健和可靠的结论。

结论

数据类型对于有效组织和分析统计信息至关重要。汇总分类数据（表示定性特征）的最常用方法是频率和比例。相比之下，数值数据表示定量变量，并进一步分为离散和连续类别。连续数据可以取某个范围内的任何值，而离散数据包含具有明确值间隙的整数。

分析数据类型以得出结论需要了解它们的变异性、中心趋势和分布。比较组之间的比例和频率可以通过使用分类数据揭示差异或关系。数值数据使均值、中位数和标准差等离散度指标的计算更容易，这也揭示了分布的总体形式和离散度。最终，这些研究使研究人员能够根据现有事实得出重要结论、确定趋势、预测结果并指导决策过程。此外，合并两种数据类型通常会提高分析的深度并产生对复杂事件的透彻理解。分析师可以利用适合每种数据类型的适当统计方法，在医疗保健、经济学和社会科学等各个领域中提取有用的见解、发现隐藏趋势并构建能够产生有意义解释和可操作结果的强大模型。