分组数据和未分组数据之间的差异

单词数据是指收集和记录的信息。它可以是数字,单词,测量等形式。

有两种类型的数据,这些是定性数据和定量数据。两种类型数据之间的差异是定量数据用于描述数字信息。例如,温度的测量将属于这种数据。

另一方面,定性数据用于描述单词中的信息。收集数据后,需要对其进行组织,因此需要将分组数据与未分组数据分开。两者都是有用的数据形式,但它们之间的区别在于未分组数据是原始数据。这意味着它刚收集但未分类到任何组或类中。另一方面,分组数据是从原始数据组织成组的数据。

什么是分组数据?

如上所述,分组数据是在收集后被分类成组的数据类型。原始数据被分类到不同的组中并创建表。该表的主要目的是显示每个组中出现的数据点。例如,在完成测试时,结果是此方案中的数据,并且有许多方法可以对此数据进行分组。例如,可以记录每20个分数以上得分的学生人数。

或者,可以使用等级。例如,一直到F 0-59的90-100,每个类别显示每个类别中有多少学生。直方图和频率表最适合用于显示和解释分组数据。这是一个例子

数据分组具有以下优点:

  • 有助于提高估算效率。
  • 通过分析地层中的相等数量,可以更好地平衡地层之间差异的测试统计功效。
  • 不重要的子群体被忽略,而重要的子群体则被关注。

什么是未分组数据?

未分组数据(也称为原始数据)是在收集后未放置在任何组或类别中的数据。数据按数字或特征分类,因此,未放入任何类别的数据未被分组。例如,在进行人口普查时,如果您想分析有多少45岁以上的女性在特定区域,您首先需要知道该区域有多少人。

居住在该区域的人数是未分组的数据或原始信息,因为没有任何分类。因此,我们可以得出结论,未分组数据是用于显示样本或群体的单个成员的信息的数据。

未分组数据的一些优点如下:

  • 大多数人都可以轻松解读它。
  • 当样本量很小时,很容易计算平均值,模式和中位数。
  • 它不需要技术专业知识来分析它。

分组数据和未分组数据之间的差异

  • 分组数据与未分组数据的分类

分组数据是在分析后按类组织的数据。例子包括在雨季收集的玉米袋数量是多少。另一方面,未分组数据是不属于任何组的数据。它仍然是原始数据。

  • 分组数据与未分组数据的偏好

收集数据时,首选未分组数据,因为信息仍处于原始形式。它没有被分类或细分篡改。但是,在分析和绘制图形时,分组数据是首选,因为它易于解释。

  • 分组数据与未分组数据的准确性

在计算分组和未分组数据的平均值时,会有变化。分组数据的平均值是优选的,因为与未分组数据的平均值相比,它更准确。未分组数据的平均值可能导致对中位数的错误操纵,因此在大多数情况下它被认为是低效的。

  • 分组数据与未分组数据的表示

频率表用于显示分组数据的信息,而在未分组数据的情况下,信息看起来像一个大的数字列表。这是因为信息仍然是原始的。

  • 摘要

分组数据是已组织成频率分布的数据,而未分组的数据未以任何方式汇总。

分组数据与未分组数据

分组数据与未分组数据的摘要

  • 在统计数据中,术语数据用于指为特定项目收集和记录的信息,可以是定性的或定量的。
  • 分组数据和未分组数据都是数据类型,但是,分组数据已经基于类似特征被分类为类别,而未分组数据是原始数据。
  • 两种类型的数据都可以用频率表表示。但是,对于分组数据,没有类限制因此使用计数标记。频率表中的分组数据具有限制,即上限类别和下限类别。
  • 两种类型的数据都可用于计算人口样本的均值,模式和中位数,因此它们是有用的。