Unterschied zwischen gruppierten Daten und nicht gruppierten Daten

Die Wortdaten beziehen sich auf Informationen, die gesammelt und aufgezeichnet werden. Es kann sich um Zahlen, Wörter, Maße und vieles mehr handeln.

Es gibt zwei Arten von Daten, und zwar qualitative Daten und quantitative Daten. Der Unterschied zwischen den beiden Datentypen besteht darin, dass quantitative Daten zur Beschreibung numerischer Informationen verwendet werden. Zum Beispiel würde die Temperaturmessung unter diese Art von Daten fallen.

Auf der anderen Seite werden qualitative Daten verwendet, um Informationen in Worten zu beschreiben. Nach dem Sammeln von Daten müssen diese organisiert werden. Daher müssen gruppierte Daten von nicht gruppierten Daten getrennt werden. Beide sind nützliche Datenformen, aber der Unterschied zwischen ihnen besteht darin, dass nicht gruppierte Daten Rohdaten sind. Das heißt, es wurde gerade gesammelt, aber nicht in eine Gruppe oder in Klassen eingeteilt. Auf der anderen Seite sind gruppierte Daten Daten, die aus den Rohdaten in Gruppen organisiert wurden.

Was sind gruppierte Daten??

Wie oben erwähnt, sind gruppierte Daten der Datentyp, der nach der Erfassung in Gruppen klassifiziert wird. Die Rohdaten werden in verschiedene Gruppen eingeteilt und eine Tabelle erstellt. Der Hauptzweck der Tabelle besteht darin, die in jeder Gruppe auftretenden Datenpunkte anzuzeigen. Wenn zum Beispiel ein Test durchgeführt wird, sind die Ergebnisse die Daten in diesem Szenario und es gibt viele Möglichkeiten, diese Daten zu gruppieren. Zum Beispiel kann die Anzahl der Schüler aufgezeichnet werden, die über jeder 20er Marke Punkte erzielt haben.

Alternativ können die Qualitäten verwendet werden. Zum Beispiel eine 90-100 bis F 0-59, wobei jede Kategorie anzeigt, wie viele Schüler in jeder Kategorie sind. Histogramme und Häufigkeitstabelle werden am besten zum Anzeigen und Interpretieren gruppierter Daten verwendet. Hier ist ein Beispiel

Die Gruppierung von Daten hat folgende Vorteile:

• Hilft bei der Verbesserung der Effizienz von Schätzungen.
• Ermöglicht einen besseren Ausgleich der statistischen Leistung der Tests der Unterschiede zwischen den Schichten durch Analyse der gleichen Anzahl aus den Schichten.
• Nicht relevante Subpopulationen werden ignoriert, während sich die signifikanten auf diese konzentrieren.

Was sind nicht gruppierte Daten??

Nicht gruppierte Daten, die auch als Rohdaten bezeichnet werden, sind Daten, die nach der Erfassung keiner Gruppe oder Kategorie zugeordnet wurden. Daten werden in Zahlen oder Eigenschaften kategorisiert. Daher werden die Daten, die in keine der Kategorien eingegeben wurden, nicht gruppiert. Wenn Sie beispielsweise eine Volkszählung durchführen und analysieren möchten, wie viele Frauen über 45 Jahre in einem bestimmten Gebiet sind, müssen Sie zuerst wissen, wie viele Personen sich in diesem Gebiet aufhalten.

Bei der Anzahl der Personen, die sich in diesem Gebiet aufhalten, handelt es sich um nicht gruppierte Daten oder Rohdaten, da nichts kategorisiert wurde. Wir können daher den Schluss ziehen, dass nicht gruppierte Daten Daten sind, die verwendet werden, um Informationen zu einem einzelnen Mitglied einer Stichprobe oder Population zu zeigen.

Einige der Vorteile von nicht gruppierten Daten sind wie folgt:

• Die meisten Leute können es leicht interpretieren.
• Wenn die Stichprobengröße klein ist, können Mittelwert, Modus und Medianwert leicht berechnet werden.
• Für die Analyse ist kein technisches Fachwissen erforderlich.

Unterschiede zwischen gruppierten Daten und nicht gruppierten Daten

• Klassifizierung gruppierter Daten gegenüber nicht gruppierten Daten

Gruppierte Daten sind Daten, die nach ihrer Analyse in Klassen organisiert wurden. Beispiele dafür sind, wie viele während der Regenzeit eingesammelte Maisbeutel schlecht waren. Nicht gruppierte Daten sind dagegen Daten, die keiner Gruppe angehören. Es sind immer noch Rohdaten.

• Präferenz gruppierter Daten gegenüber nicht gruppierten Daten

Beim Sammeln von Daten werden nicht gruppierte Daten bevorzugt, da die Informationen immer noch in ihrer ursprünglichen Form sind. Es wurde nicht durch Klassifizierung oder Unterteilung manipuliert. Bei der Analyse und dem Zeichnen von Diagrammen werden jedoch gruppierte Daten bevorzugt, da sie einfach zu interpretieren sind.

• Genauigkeit gruppierter Daten gegenüber nicht gruppierten Daten

Bei der Berechnung der Mittelwerte für gruppierte und nicht gruppierte Daten gibt es Abweichungen. Der Mittelwert gruppierter Daten wird bevorzugt, da er genauer ist als der Mittelwert nicht gruppierter Daten. Der Mittelwert der nicht gruppierten Daten kann zu einer falschen Manipulation des Medians führen und wird daher in den meisten Fällen als ineffizient angesehen.

• Darstellung gruppierter Daten vs. nicht gruppierter Daten

Häufigkeitstabellen werden verwendet, um die Informationen der gruppierten Daten anzuzeigen, wohingegen bei nicht gruppierten Daten die Informationen wie eine große Liste von Zahlen erscheinen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Informationen noch roh sind.

• Zusammenfassung

Gruppierte Daten sind Daten, die in einer Häufigkeitsverteilung organisiert wurden, während nicht gruppierte Daten in keiner Weise zusammengefasst wurden.

Gruppierte Daten vs. nicht gruppierte Daten

Zusammenfassung der gruppierten Daten versus nicht gruppierte Daten

• In Statistiken wird der Begriff "Daten" verwendet, um auf Informationen Bezug zu nehmen, die für bestimmte Projekte erhoben und aufgezeichnet wurden. Dies kann entweder qualitativ oder quantitativ sein.
• Sowohl gruppierte als auch nicht gruppierte Daten sind Datentypen. Gruppierte Daten wurden jedoch anhand ähnlicher Merkmale in Kategorien eingeteilt, während nicht gruppierte Daten Rohdaten sind.
• Beide Datentypen können durch Häufigkeitstabellen dargestellt werden. Für gruppierte Daten gibt es jedoch keine Klassenbeschränkungen, so dass die Verwendung von Strichmarkierungen möglich ist. Gruppierte Daten in einer Häufigkeitstabelle haben Grenzwerte und dies ist die Ober- und Unterklassengrenze.
• Beide Arten von Daten können verwendet werden, um den Mittelwert, den Modus und den Median von Bevölkerungsstichproben zu berechnen, daher sind sie nützlich.