统计学中关于数据类型的相关内容
导语:统计学中数据类型有哪些你知道吗?出力定性变量、分类变量和顺序变量之外还有什么?本站小编来给你说一说。
第一章第二节 数据类型统计数据是对客观现象特征的反映,而由于客观现象的复杂性,在反映这些现象特征时,可以从不同的角度进行采集,从而得到不同类型的数据。
一.变量与数据
变数或变量,是指没有固定的值,可以改变的数。变量的具体数值称为变量值,即数据。统计数据就是统计变量的具体表现。
二.数据类型
(一)定性变量(数据)与定量变量(数据)
1.定性变量:反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量,不能说明具体量的大小和差异。
分类变量:没有量的特征,只有分类特征。这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。分类变量的观测结果就是分类数据。说明事物类别的一个名称。如“性别”就是一个分类变量。
顺序变量:如果类别具有一定的顺序,如,“教育类别”,这样的变量称为顺序变量,相应的.观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称,这类变量的具体表现就是顺序数据。
2.数值(定量)变量:反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果,而且这些数值具有明确的数值含义,不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量,定量变量的观察结果成为定量数据。说明事物数字特征的一个名称。
分类变量没有数值特征,所以不能对其数据进行数学运算。分类数据只能用来区分事物,而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。
顺序变量比分类变量向前进一步,它不仅能用来区分客观现象的不同类别,而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系。显然,顺序数据的功能比分类数据要强一些,对事物的划分也更精细一些。但顺序数据的数据之间虽然可以比较大小,却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。只是反映事物在性质上的差异,而不能用来反映事物在数量上的差异。因此,从本质上,顺序数据仍然是定性数据中的一种。
数值型数据作为统计研究的主要资料,其特征在于它们都是以数值的形式出现的,有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差,而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差,还可以计算数据之间的相对差。其计量精度远远高于定性数据。在统计学研究中,对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。
从上述三种数据的基本特点可以看出,这三类数据对事物的描述是由定性到定量、由低级到高级,从粗略到精细。在统计研究中,需要明确各种数据所适用的统计方法,正确的选择和应用,这是正确进行统计研究的基本要求。
(二)观测数据和实验数据
按获取数据的方法不同,可分为观测数据和实验数据。观测数据可能是全面数据也可能是样本数据(局部),实验数据一般都是样本数据。
1. 观测数据。
观测数据是对客观现象进行实地观测所取得的数据,在数据取得的过程中一般没有认为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中,观测是取得数据最主要的方法。
2. 实验数据。
实验数据一般是在科学实验环境下取得的数据。在实验中,实验环境是受到严格控制的,数据的产生一定是某一约束条件下的结果。在自然科学研究中实验的方法应用非常普遍。
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