Qu'est-ce que les données non groupées ?
Les données non groupées, également appelées données brutes ou données non organisées, font référence à un ensemble de valeurs ou d'observations individuelles qui n'ont été catégorisées, classées ou regroupées d'aucune façon. Ce type de données se présente sous sa forme la plus élémentaire et n'a subi aucune manipulation statistique ou mathématique. Les données non groupées sont une collection de points de données individuels, et chaque point de données représente une seule observation ou mesure.
Les données non regroupées peuvent être analysées, résumées ou organisées en groupes ou catégories pour faciliter la compréhension et tirer des conclusions significatives. Ce processus est appelé regroupement de données ou catégorisation des données, et il s'agit d'une étape courante dans l'analyse statistique et la visualisation des données.
Qu'est-ce que les données groupées ?
Les données groupées, également appelées données de fréquence groupées, font référence à un type de données organisées en intervalles ou en catégories pour résumer et analyser un large ensemble de points de données individuels. Ce processus de regroupement est couramment utilisé lorsqu'il s'agit de données continues ou lorsqu'il existe de nombreux points de données, ce qui le rend plus gérable et fournit un aperçu plus précis de la distribution des données. Les données groupées sont représentées sous la forme d'un tableau de distribution de fréquence ou d'un histogramme.
Le regroupement des données permet de simplifier les ensembles de données complexes et de fournir un aperçu rapide de la distribution des données. Cependant, cela peut également entraîner une certaine perte de détails par rapport au travail avec les données originales non groupées. Lorsque cela est nécessaire, les statisticiens peuvent choisir de travailler avec des données groupées ou non, en fonction des objectifs spécifiques de l'analyse ou de la recherche.
Différence entre les données non groupées et groupées
- Les données non groupées sont constituées de points de données bruts individuels sans organisation ni regroupement spécifique. Chaque point de données représente une seule observation ou mesure. Les données groupées ont été organisées en intervalles ou catégories, chaque intervalle représentant une plage de valeurs. Les points de données sont regroupés en fonction de leurs valeurs.
- Les données non groupées sont présentées sous forme de liste de valeurs ou de mesures individuelles. Les données groupées sont présentées sous la forme d'un tableau de distribution de fréquence ou d'un histogramme, montrant les intervalles et le nombre de points de données dans chaque intervalle.
- Les données non groupées conservent tous les détails de chaque observation, ce qui peut être utile pour une analyse précise. Les données groupées sacrifient un certain niveau de détail car elles résument les données par intervalles. Cela peut faciliter la gestion et la visualisation, en particulier pour les grands ensembles de données.
- Les données non groupées conviennent à une analyse statistique détaillée, telle que le calcul de la moyenne, de la médiane et de l'écart type pour des points de données individuels. Les données groupées sont utilisées pour analyser la distribution et les modèles au sein de l'ensemble de données. Il est courant de créer des distributions de fréquences et des histogrammes.
- Les données non regroupées peuvent être plus appropriées lorsque l'ensemble de données est relativement petit ou lorsque chaque observation est unique et distincte. Les données groupées sont avantageuses lorsqu'il s'agit de traiter un grand volume de données, car elles fournissent un résumé concis des caractéristiques des données.
Comparaison entre les données non groupées et groupées
| Paramètres de comparaison | Données non groupées | Données groupées |
|---|---|---|
| Structure de données | Points de données individuels | Intervalles ou catégories avec fréquences |
| Représentation de la plage | Affiche la plage complète des valeurs | Représente les données dans des plages prédéfinies |
| granularité | Haute granularité, informations détaillées | Granularité inférieure, informations résumées |
| Volume de données | Convient aux ensembles de données petits à moyens | Convient aux grands ensembles de données |
| Précision de l'analyse | Convient pour une analyse précise | Idéal pour analyser la distribution |
- https://academic.oup.com/aje/article-abstract/182/2/138/94562
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0021850287900413
Dernière mise à jour : 13 février 2024
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Emma Smith est titulaire d'une maîtrise en anglais du Irvine Valley College. Elle est journaliste depuis 2002, écrivant des articles sur la langue anglaise, le sport et le droit. En savoir plus sur moi sur elle page bio.
