Різниця між звичайними даними та інтервальними даними

Звичайні дані проти інтервальних даних

Порядкові та інтервальні дані - це два з чотирьох основних типів даних або класифікацій, використовуваних у статистиці та інших суміжних полях. Обидва типи даних дозволяють потребу класифікувати та виражати інформацію.

Як порядкові, так і інтервальні дані також є одиницею вимірювання величин даних. Зображуючи дані в масштабі, обидва типи даних вказують на опис порівняння та протиставлення в межах шкали.

Відмінність двох типів даних полягає в наступному:

Звичайні дані характеризуються природним і чітким упорядкуванням, ранжуванням або послідовністю за шкалою. Також порядкові дані не стосуються визначеності або рівності між двома значеннями. Акцент робиться на позиції вартості.

Звичайні дані мають певну категорію, і їх шкала описується як неоднакова. Основне їх використання полягає в описі даних у порядку чи ранговій формі на основі певної шкали атрибутів.

Звичайні дані можуть бути виражені у різних формах і такими словами:

перший, другий, третій
початок, середина, кінець
один, два, три і так далі ...
A, B, C і так далі ...
1, 2, 3 і так далі ...
Низький, середній або високий

Прекрасним прикладом також може бути шкала Лікерта зі значеннями від одного до десяти. Окрім формування порядку чи ранжирування, окрім напряму та організації немає ніякої додаткової інформації, яка може бути отримана з цього типу даних. Будь-які зв’язки між значеннями також не є рівномірними або непослідовними порівняно з інтервальними даними. Також немає жодного ідентифікаційного коефіцієнта або відстані між двома змінними.

Звичайні дані - це форма непараметричних даних, які є типом даних, які не передбачають особливої ​​структури розподілу чи передбачуваності. Номінальні дані також є формою непараметричних даних.

Це форма параметричних даних разом із коефіцієнтом даних. Як форма параметричних даних розподіл у масштабі цього типу даних передбачуваний.

З іншого боку, дані інтервалу роблять акцент на різниці між двома послідовними значеннями в заданій шкалі. Значення проміжки має рівний розбиття або рівну різницю за шкалою. Різницю між двома значеннями можна легко помітити і можна охарактеризувати як рівномірні та послідовні інтервали в межах кожного інтервалу.

Інтервальні дані часто використовуються в психологічних експериментах і не можуть піддаватися математичним операціям множення чи ділення.

Порівняно з порядковими даними, інтервальні дані мають більш змістовну та безперервну шкалу вимірювання. Вони також містять більше кількісної інформації порівняно з порядковими даними.
Цей тип даних має рівномірний масштаб.

Інтервальні дані - це форма параметричних даних поряд із даними відношення. Як форма параметричних даних, розподіл у масштабі цього типу даних передбачуваний і помітний.

Підсумок:

1.Офіційні дані найбільше стурбовані порядком та ранжуванням, тоді як інтервальні дані стурбовані різницею значень у двох послідовних значеннях.
2.Звичайні дані роблять акцент на позиції на шкалі, тоді як дані інтервалу знаходяться на різниці значень двох значень у шкалі.
3. Немає певності щодо рівності в порядкових даних, хоча в рівних інтервальних даних існує рівність.
4.Шкала та значення відмінностей у порядковій послідовності неоднакові, тоді як два коефіцієнти в інтервальних даних є рівномірними.
5.Інтервальні дані вважаються більш інформативними видами кількісних даних порівняно з порядковими даними.
6.Інтервальні дані - це форма параметричних даних, а порядкові дані - форма непараметричних даних.
7.Інтервальні дані також можуть бути розміщені порядковим чином.