15 Agosto 2022
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Quali sono i diversi tipi di dati?

Se sei un uomo d’affari, un marketer, uno scienziato di dati o un altro professionista che lavora con alcuni tipi di dati, dovresti conoscere la lista chiave dei tipi di dati.

Perché? Perché le varie classificazioni di dati vi permettono di utilizzare correttamente le misurazioni e quindi di prendere correttamente le decisioni.

  • I tipi di dati più comuni (con esempi) nella statistica, nella ricerca e nella scienza dei dati. Semplicemente spiegato.
  • Infografica in PDF

Tipi di dati - Infografica

Dati qualitativi e quantitativi

1. Dati quantitativi

I dati quantitativi sembrano essere i più facili da spiegare. Rispondono a domande chiave come “quanti, “quanto” e “quanto spesso”.

I dati quantitativi possono essere espressi come un numero o possono essere quantificati. In parole povere, possono essere misurati da variabili numeriche.

I dati quantitativi si prestano facilmente alla manipolazione statistica e possono essere rappresentati da un’ampia varietà di tipi di grafici e diagrammi statistici come la linea, il grafico a barre, lo scatter plot, ecc.

Esempi di dati quantitativi:

  • Punteggi in test ed esami, ad esempio 85, 67, 90 e così via.
  • Il peso di una persona o di un soggetto.
  • Il tuo numero di scarpe.
  • La temperatura in una stanza.

Ci sono 2 tipi generali di dati quantitativi: dati discreti e dati continui. Li spiegheremo più avanti in questo articolo.

2. Dati qualitativi

I dati qualitativi non possono essere espressi come un numero e non possono essere misurati. I dati qualitativi consistono in parole, immagini e simboli, non in numeri.

I dati qualitativi sono anche chiamati dati categorici perché le informazioni possono essere ordinate per categoria, non per numero.

I dati qualitativi possono rispondere a domande come “come questo è successo” o “perché questo è successo”.

Esempi di dati qualitativi:

  • Colori, per esempio il colore del mare
  • La tua destinazione preferita per le vacanze, come Hawaii, Nuova Zelanda, ecc.
  • Nomi come John, Patricia,…..
  • Etnia come indiano d’America, asiatico, ecc.

Ci sono 2 tipi generali di dati qualitativi: dati nominali e dati ordinali. Li spiegheremo dopo un po’.

Dati qualitativi e quantitativi - infografica ed esempi

Dati nominali e ordinali

3. Dati nominali

I dati nominali sono usati solo per etichettare le variabili, senza alcun tipo di valore quantitativo. Il nome ‘nominale’ deriva dalla parola latina “nomen” che significa ‘nome’.

I dati nominali si limitano a nominare una cosa senza applicarla all’ordine. In realtà, i dati nominali potrebbero essere chiamati semplicemente “etichette”.

Esempi di dati nominali:

  • Genere (Donne, Uomini)
  • Colore dei capelli (Biondo, Marrone, Brunetto, Rosso, ecc.)
  • Stato civile (Sposato, Single, Vedovo)
  • Etnia (Ispanico, Asiatico)

Come vedete dagli esempi non c’è un ordine intrinseco delle variabili.

Il colore degli occhi è una variabile nominale con poche categorie (blu, verde, marrone) e non c’è modo di ordinare queste categorie dalla più alta alla più bassa.

4. Dati ordinali

I dati ordinali mostrano dove un numero è in ordine. Questa è la differenza cruciale dai tipi di dati nominali.

I dati ordinali sono dati che sono messi in qualche tipo di ordine dalla loro posizione su una scala. I dati ordinali possono indicare la superiorità.

Tuttavia, non si può fare aritmetica con i numeri ordinali perché mostrano solo la sequenza.

Le variabili ordinali sono considerate come una via di mezzo tra le variabili qualitative e quelle quantitative.

In altre parole, i dati ordinali sono dati qualitativi per i quali i valori sono ordinati.

In confronto ai dati nominali, i secondi sono dati qualitativi per i quali i valori non possono essere messi in un ordine.

Possiamo anche assegnare dei numeri ai dati ordinali per mostrare la loro posizione relativa. Ma non possiamo fare matematica con questi numeri. Per esempio: “primo, secondo, terzo…ecc.

Esempi di dati ordinali:

  • La prima, la seconda e la terza persona in una gara.
  • Gradi in lettere: A, B, C, ecc.
  • Quando un’azienda chiede a un cliente di valutare l’esperienza di vendita su una scala da 1 a 10.
  • Stato economico: basso, medio e alto.

Molto di più sull’argomento più un quiz, potete imparare nel nostro post: dati nominali vs ordinali.

Dati nominali e ordinali - Esempi

Dati discreti vs. continui

Come abbiamo detto sopra i dati discreti e continui sono i due tipi chiave di dati quantitativi.

Nella statistica, nelle ricerche di marketing e nella scienza dei dati, molte decisioni dipendono dal fatto che i dati di base siano discreti o continui.

5. Dati discreti

I dati discreti sono un conteggio che coinvolge solo numeri interi. I valori discreti non possono essere suddivisi in parti.

Per esempio, il numero di bambini in una classe è un dato discreto. Si possono contare individui interi. Non si possono contare 1,5 bambini.

In altre parole, i dati discreti possono assumere solo certi valori. Le variabili dei dati non possono essere divise in parti più piccole.

Ha un numero limitato di valori possibili, per esempio i giorni del mese.

Esempi di dati discreti:

  • Il numero di studenti in una classe.
  • Il numero di lavoratori in un’azienda.
  • Il numero di home run in una partita di baseball.
  • Il numero di domande del test a cui hai risposto correttamente

6. Dati continui

I dati continui sono informazioni che potrebbero essere significativamente divise in livelli più sottili. Possono essere misurati su una scala o su un continuum e possono avere quasi tutti i valori numerici.

Per esempio, si può misurare la propria altezza su scale molto precise – metri, centimetri, millimetri e così via.

Si possono registrare dati continui in tante misure diverse – larghezza, temperatura, tempo e così via. È qui che si trova la differenza chiave rispetto ai tipi di dati discreti.

Le variabili continue possono assumere qualsiasi valore tra due numeri. Per esempio, tra 50 e 72 pollici, ci sono letteralmente milioni di altezze possibili: 52,04762 pollici, 69,948376 pollici e così via.

Una buona grande regola per definire se un dato è continuo o discreto è che se il punto di misura può essere ridotto a metà e ha ancora senso, il dato è continuo.

Esempi di dati continui:

  • La quantità di tempo richiesta per completare un progetto.
  • L’altezza dei bambini.
  • La metratura di una casa con due camere da letto.
  • La velocità delle auto.

Molto di più sull’argomento potete vedere nel nostro post dettagliato dati discreti vs dati continui: con un grafico di confronto.

Dati discreti e continui - Esempi

Conclusione

Tutti i diversi tipi di dati hanno un posto fondamentale nella statistica, nella ricerca e nella scienza dei dati.

I tipi di dati lavorano bene insieme per aiutare le organizzazioni e le imprese di tutti i settori a costruire un processo decisionale di successo basato sui dati.

Lavorare nell’area della gestione dei dati e avere una buona gamma di competenze nella scienza dei dati implica una profonda comprensione dei vari tipi di dati e di quando applicarli.

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Quali sono i diversi tipi di dati nella statistica?

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