Existen diferentes tipos de datos en estadísticas, que se recopilan, analizan, interpretan y presentan. Los datos son las piezas individuales de información objetiva registrada, y se utiliza para el proceso de análisis. Los dos procesos de análisis de datos son la interpretación y la presentación. Las estadísticas son el resultado del análisis de datos. La clasificación de datos y el manejo de datos son procesos importantes, ya que implica una multitud de etiquetas y etiquetas para definir los datos, su integridad y confidencialidad. En este artículo, vamos a discutir los diferentes tipos de datos en estadísticas en detalle.
Ponga su comprensión de este concepto para probar respondiendo algunos MCQ. ¡Haga clic en «Iniciar cuestionario» para comenzar!
Seleccione la respuesta correcta y haga clic en el botón «Finalizar» Verifique su puntaje y respuestas al final del cuestionario
Visite Byju para todas las consultas y materiales de estudio relacionados con las matemáticas
Los datos se clasifican en principalmente cuatro categorías:
- Datos nominales
- Datos ordinales
- Datos discretos
- Datos continuos
Discutamos los diferentes tipos de datos en estadísticas presentes con ejemplos.
Los datos cualitativos, también conocidos como datos categóricos, describen los datos que se ajustan a las categorías. Los datos cualitativos no son numéricos. La información categórica involucra variables categóricas que describen las características, como el género de una persona, la ciudad natal, etc. Las medidas categóricas se definen en términos de especificaciones del lenguaje natural, pero no en términos de números.
¿Qué son los datos estadísticos y ejemplos?
Un gráfico circular es una forma de mostrar datos. El análisis estadístico es la ciencia de recopilar datos y descubrir patrones y tendencias. Realmente es solo otra forma de decir «estadísticas». Después de recopilar datos, puede analizarlo para:
- Calcule las medidas de propagación: estos le dicen si sus datos están bien agrupados o más propagados. La desviación estándar es una de las medidas de propagación más utilizadas; Le dice cómo se extienden sus datos sobre la media.
- Hacer predicciones futuras basadas en el comportamiento pasado. Esto es especialmente útil en la venta minorista, la fabricación, la banca, los deportes o para cualquier organización donde conocer las tendencias futuras sería un beneficio.
- Prueba la hipótesis de un experimento. Recopilar datos de un experimento solo cuenta una historia cuando analiza los datos. Esta parte del análisis estadístico se llama más formalmente «pruebas de hipótesis», donde la hipótesis nula (la teoría comúnmente aceptada) está probada o refutada.
El análisis estadístico se usa ampliamente en la ciencia, desde la física hasta las ciencias sociales. Además de probar hipótesis, las estadísticas pueden proporcionar una aproximación para un desconocido que sea difícil o imposible de medir. Por ejemplo, el campo de la teoría de campo cuántico, al tiempo que proporciona éxito en el lado teórico de las cosas, ha demostrado ser desafiante para la experimentación y medición empírica. Algunos temas de ciencias sociales, como el estudio de la conciencia o la elección, son prácticamente imposibles de medir; El análisis estadístico puede arrojar luz sobre lo que sería el escenario más probable o menos probable.
Si bien las estadísticas pueden sonar como una base sólida para sacar conclusiones y presentar «hechos», desconfiar de las trampas del análisis estadístico. Incluyen la manipulación deliberada y accidental de los resultados. Sin embargo, a veces las estadísticas son simplemente incorrectas. Un famoso ejemplo de estadísticas «simples» es la paradoja de Simpson, que nos muestra que incluso las mejores estadísticas pueden ser completamente inútiles. En un caso clásico de Simpson, los promedios de las admisiones de la Universidad de Berkeley (correctamente) mostraron que su tasa de admisión promedio era mayor para las mujeres que los hombres, cuando en realidad era al revés. Para obtener una explicación más detallada de ese doblador cerebral, ver la paradoja de Simpson.
¿Qué tipo de datos estadísticos existen y cuáles son sus características?
En términos generales, sean los datos que esté utilizando, puede estar seguro de que cae en una o más de cuatro categorías: nominal, ordinal, intervalo y relación. Introducido en 1946 por el psicólogo Stanley Smith Stevens, estas cuatro categorías también se conocen como niveles de medición. Ahora se usan ampliamente en todas las ciencias y dentro del análisis de datos para definir el grado de precisión al que se ha medido una variable. Como escala jerárquica, cada nivel se basa en el que viene antes.
Los niveles más básicos de medición son los datos nominales y ordinales. Estos son tipos de datos categóricos que toman medidas relativamente simplistas de una variable dada. Sobre la base de estos son datos de intervalos y relaciones, medidas más complejas. Estos son ambos tipos de datos numéricos. Pueden ser más difíciles de analizar, pero, en general, conducirán a ideas mucho más ricas y procesables. Veamos brevemente a qué mide cada nivel:
- Los datos nominales son el tipo de datos más simple. Clasifica (o nombres) datos sin sugerir ninguna relación implícita entre esos datos. Por ejemplo, los países o especies de animales son formas de datos nominales.
- Ordinal DataSso clasifica los datos, pero introduce el concepto de clasificación. Un ejemplo puede ser etiquetar animales, pero esta vez utilizando medidas discretas e imprecisas de su velocidad («lento», «medio», «rápido»).
- Interval Databoth clasifica y clasifica los datos (como los datos ordinales) pero introduce mediciones continuas. Los ejemplos pueden ser la hora del día o la temperatura medidas en la escala Celsius y Fahrenheit. Es importante destacar que siempre carece de un «cero verdadero». Una medición de cero puede estar a mitad de una escala (es decir, puede tener menos temperaturas).
- Los datos de la relación clasifican y clasifican los datos, y utiliza intervalos continuos medidos, al igual que los datos de intervalos. Sin embargo, a diferencia de los datos de intervalo, los datos de relación tienen un verdadero cero. Esto básicamente significa que cero es un absoluto, por debajo del cual no hay valores significativos. La velocidad, la edad o el peso son excelentes ejemplos, ya que ninguno puede tener un valor negativo (¡no puede tener -10 años o pesar -160 libras!)
Debido a que cada tipo de datos tiene diferentes características, esto afecta cómo los analizamos. Por ejemplo, no podemos usar un modelo de regresión en datos nominales, porque los datos nominales carecen de las características necesarias necesarias para llevar a cabo este tipo de análisis (a saber: sin variables dependientes e independientes).
Todas las técnicas estadísticas se dividen en dos categorías amplias: estadísticas descriptivas (que resumen las características de un conjunto de datos) y las estadísticas inferenciales (que nos ayudan a hacer predicciones basadas en esos datos). Determinar si está trabajando con datos nominales, ordinales, de intervalos o de relación ayuda a reducir qué técnica usar. Por el contrario, determinar qué tipo de análisis desea llevar a cabo (es decir, cuál es su objetivo) le dirá qué tipo de medición de datos debe tomar.
¿Cuáles son los datos y métodos estadísticos?
El método estadístico consiste en una secuencia de procedimientos para la gestión de datos de investigación cualitativos y cuantitativos. Este artículo explica las siguientes etapas del método estadístico: recolección, conteo, presentación, síntesis y análisis.
Del dato latino («lo que se da»), el dato es un documento, información o un testimonio que le permite aprender sobre algo o deducir las consecuencias legítimas de un hecho. Por ejemplo: «Descubrimos el asesino gracias a los datos proporcionados por un testigo».
Los datos estadísticos, en este contexto, son los valores obtenidos durante la realización de un estudio estadístico. Es el producto de la observación de ese fenómeno que está destinado a analizar.
- Cualitativo: este tipo de datos no es cuantificable y puede expresarse tanto en palabras como en números. Se refieren a las características de lo que se está estudiando.
- Cuantitativo: estos datos se expresan en números y se pueden medir. Pueden ser a su vez:
Una base de datos es un contenedor que contiene datos cargados en análisis. Los conjuntos de datos verifican la forma en que los datos cargados se combinan con los datos existentes. Los conjuntos de datos están configurados en la propiedad y deben estar asociados con al menos una vista, aunque pueden asociarse con múltiples vistas.
Las variables estadísticas pueden ser de dos tipos: cualitativo: son aquellos en los que los posibles resultados no son valores numéricos. Por ejemplo: color de cabello, tipo de ropa favorito, ubicación de verano, etc. Cuantitativo: aquellos cuyo resultado es un número.
¿Qué tipos y cómo se clasifican los datos estadísticos?
Cada vez que un conjunto de datos que hemos recopilado contiene una gran cantidad de observaciones, la mejor manera de examinar dichos datos es presentarlos en alguna forma compacta y ordenada. El conjunto de datos se organiza y resume de tal manera que los patrones se revelen y se interpreten más fácilmente.
Los datos estadísticos se clasifican después de tener en cuenta la naturaleza, el alcance y el propósito de una investigación. En general, los datos se clasifican sobre la base de las siguientes cuatro bases:
Como su nombre indica, en esta clasificación, la base de la clasificación son las diferencias geográficas o de ubicación entre los diversos elementos en los datos como estados, ciudades, regiones, zonas, áreas, etc. Por ejemplo, el rendimiento de la producción agrícola por hectárea para diferentes Los países en algún período dado o la densidad de la población (por km cuadrado) en diferentes ciudades de América pueden ser diferentes.
Las clasificaciones geográficas generalmente se presentan en orden alfabético (que generalmente es el caso en las tablas de referencia) o de acuerdo con el tamaño o los valores para poner más énfasis en el área o región importante (y este es generalmente el caso en la tabla resumida).
La clasificación cronológica es aquella en la que los datos se clasifican sobre la base de las diferencias en el tiempo, por ejemplo, la producción de una preocupación industrial por diferentes períodos; las ganancias de una gran casa de negocios en diferentes años; la población de cualquier país durante diferentes años. Los datos de la serie temporal, que son bastante frecuentes en las estadísticas económicas y comerciales, generalmente se clasifican cronológicamente, generalmente comenzando con el primer período de ocurrencia.
¿Qué tipos de datos se pueden analizar con datos simples?
Cómo se almacena la información en un
DataFrame o un objeto Python afecta lo que podemos hacer con él y las salidas de
Cálculos también. Hay dos tipos principales de datos en los que exploraremos
Esta lección: tipos de datos numéricos y de texto.
Los tipos de datos numéricos incluyen enteros y flotadores. Un punto flotante (conocido como un
float) el número tiene puntos decimales incluso si ese valor de punto decimal es 0. para
Ejemplo: 1.13, 2.0, 1234.345. Si tenemos una columna que contiene enteros y
Números de puntos flotantes, Pandas asignará la columna completa a los datos de flotación
Escriba para que los puntos decimales no se pierdan.
Un entero nunca tendrá un punto decimal. Por lo tanto, si quisiéramos almacenar 1.13 como
un entero se almacenará como 1. De manera similar, 1234.345 se almacenaría como 1234.
A menudo verá el tipo de datos INT64 en Python que representa un entero de 64 bits. El 64
se refiere a la memoria asignada para almacenar datos en cada celda que efectivamente
se relaciona con cuántos dígitos puede almacenar en cada «celda». Asignando espacio con anticipación
Permite a las computadoras optimizar la eficiencia de almacenamiento y procesamiento.
El tipo de datos de texto se conoce como cadenas en Python, u objetos en pandas. Las cuerdas pueden
contener números y / o caracteres. Por ejemplo, una cadena podría ser una palabra, una
oración, o varias oraciones. Un objeto pandas también podría ser un nombre de la trama como
«Plot1». Una cadena también puede contener o consistir en números. Por ejemplo, «1234»
podría almacenarse como una cadena, al igual que «10 .23 «. Sin embargo, cadenas que contienen
¡Los números no se pueden usar para operaciones matemáticas!
Pandas y Base Python usan nombres ligeramente diferentes para los tipos de datos. Más sobre esto
está en la tabla a continuación:
Ahora que estamos armados con una comprensión básica de los datos numéricos y de texto
Tipos, exploremos el formato de los datos de nuestra encuesta. Estaremos trabajando con el
El mismo conjunto de datos Surveys.CSV que hemos utilizado en lecciones anteriores.
¿Cuáles son los tipos de datos simples?
La siguiente tabla enumera tipos de datos simples que usará en su
Reglas comerciales en OpenL
Tabletas.
Se usa para trabajar con números enteros (sin puntos de fracción)
Es común representar una variedad de números como los controladores S
edad, un año, varios puntos, kilometraje,
etc.
Se utiliza para operaciones con números fraccionales. Puede mantenerse muy grande
(o muy pequeños) números.
Se usa comúnmente para calcular los balances o valores de descuento, para representar los tipos de cambio, un mensual
ingreso,
etc.
Se utiliza para operar con números enteros que exceden los valores permitidos
por el entero
Tipo de datos (el valor entero máximo es 2147483647).
Este tipo de datos solo se usa para operaciones en valores muy grandes.
Más de dos mil millones, por ejemplo, depósito en dólares en Leva búlgaro
equivalente.
Permite representar números decimales con una precisión muy alta. Puede ser
solía trabajar con valores decimales que tienen más de 16 significativos
dígitos especialmente cuando se requiere un redondeo preciso.
Este tipo de datos se usa a menudo para los cálculos de divisas o en financiación
Informes que requieren cálculos matemáticos exactos, por ejemplo, un año
prima de depósito bancario
cálculo.
El tipo de datos de cadena se usa para representar el texto en lugar de los números.
Los valores de cadena se componen de un conjunto de caracteres que también pueden contener
espacios y números. Por ejemplo, la palabra «Chrysler» y el
frase «La garantía de la fábrica de Chrysler es válida por 3 años»
son ambos
Instrumentos de cuerda.
¿Cuáles son los tipos de datos que existen?
En JavaScript, el tipo de «número» no puede representar valores internos más grandes de (253-1) (que es equivalente a 9007199254740991), o menores de (253-1). Esta es una limitación técnica debido a su representación interna.
Para la mayoría de los propósitos, este intervalo es suficiente, pero en algunos casos podemos necesitar números muy grandes, por ejemplo, para el cifrado o la marca de tiempo con precisión bajo un microsegundo.
El tipo Bigint se ha agregado recientemente al lenguaje y le permite representar un número entero de longitud arbitraria.
Se crea un valor de tipo bigint agregando n al final del número:
// El "n" al final del número indica que es un bigint Const bigint = 1234567890123456789012345678901234567890n;
Dado que los bigints rara vez se usan, no los analizaremos en este artículo, pero los veremos con más detalle en el capítulo dedicado de Bigint.
Actualmente, Bigint es compatible con Firefox/Chrome/Edge/Safari, pero no por IE.
La expresión dentro de $ {…} se evalúa y el resultado se convierte en parte de la cadena. Podemos poner cualquier cosa: una variable como el nombre o una expresión aritmética como 1 + 2 o algo más complejo.
Tenga en cuenta que esto es posible es a través del uso del backtick. ¡Los otros ápices no lo permiten!
… Pero no es aconsejable hacerlo de todos modos. Normalmente, NULL se usa para describir un valor «vacío» o «desconocido» de la variable, y no se usa solo para controles, para verificar si se ha asignado la variable.
Artículos Relacionados:
