3 formas principales de datos

Para comprender la naturaleza de los datos, se hace necesario estudiar sobre las diversas formas de datos, como se muestra a continuación:

1. Cualitativo y cuantitativo.

2. Datos continuos y discretos.

3. Datos primarios y secundarios.

Formulario # 1. Datos cualitativos y cuantitativos:

Consideremos un conjunto de datos dados en la Tabla 2.1:

En la tabla 2.1, el número de escuelas se ha mostrado de acuerdo con la gestión de las escuelas. Por lo tanto, las escuelas se han clasificado en 4 categorías, a saber, escuelas gubernamentales, escuelas corporales locales, escuelas privadas asistidas y escuelas privadas sin ayuda. Una escuela dada pertenece a cualquiera de las cuatro categorías. Dichos datos se muestran como datos categóricos o cualitativos.

Aquí la categoría o la calidad referida es la gestión. Así, los datos categóricos o cualitativos resultan de información que ha sido clasificada en categorías. Dichas categorías se enumeran alfabéticamente o en orden de frecuencias decrecientes o de alguna otra forma convencional. Cada dato pertenece claramente a una clasificación o categoría.

Con frecuencia nos encontramos con datos categóricos o cualitativos que no se pueden medir con una escala y, como tales, no se pueden expresar en magnitud. El sexo, la nacionalidad, la ocupación, la religión, el tipo de delito, el estado civil, la alfabetización, etc., son ejemplos de datos cualitativos. Las personas varían según el sexo como 'masculino' y 'femenino', según la nacionalidad como 'estadounidense', 'francés', italiano 'o' indio '.

Los estudiantes en una universidad pueden ser clasificados como pertenecientes a la facultad de 'Ciencia', 'Artes' o 'Comercio'. En este sistema de clasificación no hay ordenamiento natural en las clases. Es puramente arbitrario o se realiza sobre la base de la presencia o ausencia de un atributo particular en un individuo u objeto.

En la Tabla 2.2, el número de estudiantes se ha mostrado de acuerdo con las alturas. Los estudiantes que caen en un rango específico de alturas se agrupan, por ejemplo, hay 15 estudiantes dentro del rango de alturas entre 4.5 ″ - 4.8 ″. Como la agrupación se basa en números, estos datos se denominan datos numéricos o cuantitativos.

Siempre que la medición de una variable o datos sea posible en una escala en algunas unidades apropiadas, se denomina datos cuantitativos. En tales datos, los objetos varían en magnitud y grado y las mediciones indican dicha variación. Ejemplos de datos cuantitativos son: edad, altura, ingresos y capacidad intelectual, etc.

Aquí la edad se puede medir en años o meses, altura en cm, ingresos en rupias y capacidad intelectual en las formas de puntajes en una prueba. Con los datos cuantitativos, los objetos se pueden colocar en clases ordenadas, es decir, podemos decir que una clase es más alta que la otra en un continuo. Los pesos observados de las personas y los ingresos que ganan por mes, los puntajes de 50 estudiantes en un examen, el número de habitaciones en las casas, etc., son algunos ejemplos de tales mediciones.

Por lo tanto, los datos numéricos o cuantitativos resultan de contar o medir. Con frecuencia nos encontramos con datos numéricos en periódicos, anuncios, etc. relacionados con la temperatura de las ciudades, promedios de cricket, ingresos, gastos, etc.

Formulario # 2. Datos continuos y discretos:

Los datos numéricos o cuantitativos pueden ser continuos o discretos, dependiendo de la naturaleza de los elementos u objetos que se observan.

Consideremos la Tabla 2.3 que representa las alturas de los estudiantes de una clase:

La tabla 2.3 proporciona los datos correspondientes a las alturas de los estudiantes de una clase. Aquí el elemento bajo observación es la altura de los estudiantes. La altura varía de 4'8 "a 5'10". La altura de un individuo puede ser de 4'8 "a 5'10". Dos estudiantes pueden variar por casi cero pulgadas de altura. Incluso si tomamos dos puntos adyacentes, digamos 4'8.00 ″ y 4'8.01 ″, puede haber varios valores entre los dos puntos.

Dichos datos se denominan datos continuos, ya que la altura es continua. Los datos continuos surgen de la medición de atributos o variables continuos, en los que el individuo puede diferir en cantidades que se aproximan a cero. Pesas y alturas de niños; temperatura de un cuerpo; La inteligencia y el nivel de rendimiento de los estudiantes, etc. son ejemplos de datos continuos.

La altura de un individuo no se puede medir con absoluta precisión y, como tal, no podemos contar el número de personas cuyas alturas son exactamente 16 cm. La altura real puede variar en una centésima parte de un centímetro de esta figura. En tales casos, por lo tanto, los datos se dan en relación con ciertos grupos o intervalos de clase.

En series continuas, la unidad estadística es capaz de dividirse y puede medirse en fracciones de cualquier tamaño, sin importar cuán pequeñas sean. En palabras simples, las variables continuas forman series continuas. En tales series, los elementos pasan de valor a valor con diferencias fraccionarias.

Los datos discretos se caracterizan por vacíos en la escala, para los cuales nunca se pueden encontrar valores reales. Tales datos se expresan generalmente en números enteros. El tamaño de una familia, la inscripción de niños, el número de libros, etc. son ejemplos de datos discretos. Generalmente, los datos que surgen de la medición son continuos, mientras que los datos que surgen del conteo o clasificación arbitraria son discretos.

Los datos discretos son capaces de una medición exacta y entre los valores de dos elementos sucesivos son visibles las rupturas definitivas. Las unidades estadísticas, en caso de datos discretos, no se pueden dividir y permanecen completas e indivisibles. Están formados por hechos discretos, por ejemplo, el número de trabajadores que trabajan en establecimientos industriales o el número de viviendas son incapaces de subdivisión. Del mismo modo, hijo, esposa, etc. no se pueden dividir en fracciones.

Los puntajes de rendimiento de los estudiantes, aunque presentados de forma discreta, pueden considerarse datos continuos, ya que un puntaje de 24 representa cualquier punto entre 23.5 y 24.5. En realidad el logro es un atributo continuo o variable.

Todas las mediciones de atributos continuos son de carácter aproximado y, como tales, no proporcionan una base para distinguir entre datos continuos y discretos. La distinción se hace sobre la base de la variable que se mide. 'Altura' es una variable continua, pero el número de hijos proporcionaría datos discretos.

Formulario # 3. Datos primarios y secundarios:

Los datos recopilados por o en nombre de la persona o personas que van a hacer uso de los datos se refieren a Datos primarios. Por ejemplo, la asistencia de los niños, el resultado de los exámenes realizados por usted son datos primarios.

Si se comunica con los padres de los niños y les pregunta sobre sus calificaciones educativas para relacionarlos con el desempeño de los niños, esto también proporciona datos primarios. En realidad, cuando un individuo recopila personalmente datos o información relacionada con un evento, un plan o diseño definido, se refiere a datos primarios.

A veces, una investigación puede usar los datos ya recopilados por otra persona, como la asistencia escolar de los niños, el desempeño de los estudiantes en diversas materias, etc. para su estudio, luego los datos son Datos secundarios.

Los datos utilizados por una persona o personas distintas de las personas por quienes o para quienes se recopilaron los datos se refieren a datos secundarios. Es posible que tengamos que utilizar datos secundarios, que deben usarse con cuidado, ya que los datos podrían haberse recopilado con un propósito diferente al del investigador y podrían perder algunos detalles o no ser completamente relevantes.

Para utilizar datos secundarios, siempre es útil saber:

yo. Cómo se han recogido y procesado los datos.

ii. La exactitud de los datos.

iii. Hasta qué punto se han resumido los datos.

iv. Qué tan comparables son los datos con otras tabulaciones.

v. Y cómo interpretar los datos, especialmente cuando las cifras recopiladas para un propósito se utilizan para otro propósito.