Classificazione vs tabulazione
Sia la classificazione che la tabulazione sono metodi per riassumere i dati nelle statistiche, il che rende un'ulteriore analisi dei dati per trarre inferenze dai dati. In questo articolo, discuteremo in dettaglio i due metodi per riassumere i dati e distingueremo tra classificazione e tabulazione dei dati.
Cos'è la classificazione dei dati?
Nelle statistiche, la classificazione è il processo di separazione dei dati in più classi o gruppi utilizzando le proprietà nel set di dati. Ad esempio, i risultati dei test di matematica di una classe possono essere separati in due gruppi in base al sesso. Tale classificazione condensa i dati grezzi in forme adeguate per l'analisi statistica, rimuove i modelli di dati complessi ed evidenzia i principali rappresentanti dei dati grezzi. Dopo la classificazione, è possibile effettuare confronti e trarre inferenze. I dati classificati possono anche fornire relazioni o modelli di dati correlati.
I dati grezzi sono classificati utilizzando quattro caratteristiche chiave, come le proprietà geografiche, cronologiche, qualitative e quantitative. Si consideri un set di dati raccolto per l'analisi del reddito dei lavoratori in tutto il mondo. Ad esempio, il reddito di un lavoratore medio può essere classificato in base al paese del lavoratore, dove il fattore geografico è la metrica per la classificazione. Può anche essere classificato in base alle proprietà cronologiche come l'età del lavoratore. La professione di ciascun lavoratore fornisce anche una base qualitativa per la classificazione e le fasce salariali possono essere utilizzate come base quantitativa per la classificazione.
Cos'è la tabulazione dei dati?
Nelle statistiche, la tabulazione è un metodo per riassumere i dati, utilizzando una disposizione sistematica dei dati in righe e colonne. La tabulazione viene eseguita con l'intento di svolgere indagini, confronti, identificare errori e omissioni nei dati, studiare una tendenza prevalente, semplificare i dati grezzi, utilizzare lo spazio in modo economico e usarlo come riferimento futuro.
Generalmente una tabella statistica ha i seguenti componenti.
Componente | Descrizione |
Titolo | Il titolo è una breve e chiara spiegazione dei contenuti della tabella |
Numero tabella | A un tavolo viene assegnato un numero per una facile identificazione quando sono inclusi molti tavoli. |
Data | Deve essere indicata la data di creazione della tabella |
Designazioni di riga | Ad ogni riga della tabella viene assegnato un breve nome, solitamente fornito nella prima colonna. Tale nome è noto come "tronco" e la colonna è nota come "colonna stub" |
Titoli di colonna | Ad ogni colonna viene assegnata un'intestazione per spiegare la natura delle cifre incluse in ciascuna colonna. Tali nomi sono conosciuti come "didascalie" o "titoli". |
Corpo del tavolo | I dati vengono inseriti nel corpo principale e dovrebbero essere creati per una facile identificazione di ogni elemento di dati. I valori numerici sono spesso ordinati in ordine crescente o decrescente. |
Unità di misura | Deve essere indicata l'unità di misura dei valori nel corpo della tabella. |
Fonti |
Le tabelle dovrebbero fornire le fonti primarie e secondarie per i dati sotto il corpo della tabella. |
Note a piè di pagina e Consigliato:Qual è la differenza tra il sistema di classificazione artificiale naturale e quello filogeneticoLa differenza fondamentale tra il sistema di classificazione artificiale naturale e quello filogenetico è che il sistema di classificazione artificiale è la scelta arbitraria Differenza tra classificazione e nomenclatura binomialeLa differenza fondamentale tra classificazione e nomenclatura binomiale è che la classificazione è l'organizzazione degli organismi viventi in gruppi in base alla loro Differenza tra raggruppamento e classificazioneLa differenza fondamentale tra il raggruppamento e la classificazione è che il raggruppamento è una tecnica di apprendimento senza supervisione che raggruppa istanze simili sulla base Differenza tra classificazione e regressioneLa differenza chiave tra la classificazione e l'albero di regressione è che nella classificazione le variabili dipendenti sono categoriali e non ordinate mentre sono in regr Differenza tra classificazione e previsioneDifferenza chiave - Classificazione vs previsione Classificazione e previsione sono due termini associati al data mining. I dati sono importanti per quasi tutti i t |