Cosa sono i dati non raggruppati?
I dati non raggruppati, noti anche come dati grezzi o dati non organizzati, si riferiscono a un insieme di valori o osservazioni individuali che non sono stati categorizzati, classificati o raggruppati in alcun modo. Questo tipo di dati è nella sua forma più elementare e non ha subito alcuna manipolazione statistica o matematica. I dati non raggruppati sono una raccolta di singoli punti dati e ciascun punto dati rappresenta una singola osservazione o misurazione.
I dati non raggruppati possono essere ulteriormente analizzati, riepilogati o organizzati in gruppi o categorie per facilitare la comprensione e trarre conclusioni significative. Questo processo è denominato raggruppamento o categorizzazione dei dati ed è un passaggio comune nell'analisi statistica e nella visualizzazione dei dati.
Cosa sono i dati raggruppati?
I dati raggruppati, noti anche come dati di frequenza raggruppati, si riferiscono a un tipo di dati che sono stati organizzati in intervalli o categorie per riepilogare e analizzare un ampio insieme di singoli punti dati. Questo processo di raggruppamento viene comunemente utilizzato quando si ha a che fare con dati continui o quando sono presenti molti punti dati, rendendolo più gestibile e fornendo una panoramica più precisa della distribuzione dei dati. I dati raggruppati sono rappresentati sotto forma di tabella di distribuzione della frequenza o istogramma.
Il raggruppamento dei dati aiuta a semplificare set di dati complessi e fornisce una rapida panoramica della distribuzione dei dati. Tuttavia, ciò può anche comportare una certa perdita di dettagli rispetto all'utilizzo dei dati originali non raggruppati. Se necessario, gli statistici possono scegliere di lavorare con dati raggruppati o non raggruppati, a seconda dell'analisi specifica o degli obiettivi di ricerca.
Differenza tra dati non raggruppati e raggruppati
- I dati non raggruppati sono costituiti da singoli punti dati grezzi senza organizzazione o raggruppamento specifico. Ciascun punto dati rappresenta una singola osservazione o misurazione. I dati raggruppati sono stati organizzati in intervalli o categorie, dove ciascun intervallo rappresenta un intervallo di valori. I punti dati sono raggruppati in base ai relativi valori.
- I dati non raggruppati vengono presentati come un elenco di singoli valori o misurazioni. I dati raggruppati vengono presentati sotto forma di tabella di distribuzione della frequenza o istogramma, mostrando gli intervalli e il numero di punti dati in ciascun intervallo.
- I dati non raggruppati conservano tutti i dettagli di ciascuna osservazione, il che può essere utile per un'analisi precisa. I dati raggruppati sacrificano un certo livello di dettaglio perché riepilogano i dati entro intervalli. Ciò può semplificare la gestione e la visualizzazione, soprattutto per set di dati di grandi dimensioni.
- I dati non raggruppati sono adatti per analisi statistiche dettagliate, come il calcolo della media, della mediana e della deviazione standard per i singoli punti dati. I dati raggruppati vengono utilizzati per analizzare la distribuzione e i modelli all'interno del set di dati. È comune per creare distribuzioni di frequenza e istogrammi.
- I dati non raggruppati possono essere più appropriati quando il set di dati è relativamente piccolo o quando ciascuna osservazione è unica e distinta. I dati raggruppati sono vantaggiosi quando si ha a che fare con un grande volume di dati, poiché forniscono un riepilogo conciso delle caratteristiche dei dati.
Confronto tra dati non raggruppati e raggruppati
| Parametri di confronto | Dati non raggruppati | Dati raggruppati |
|---|---|---|
| Struttura dati | Punti dati individuali | Intervalli o categorie con frequenze |
| Rappresentazione della gamma | Visualizza l'intervallo completo di valori | Rappresenta i dati all'interno di intervalli predefiniti |
| granularità | Elevata granularità, informazioni dettagliate | Granularità inferiore, informazioni riepilogate |
| Volume di dati | Adatto per set di dati di piccole e medie dimensioni | Adatto per set di dati di grandi dimensioni |
| Precisione dell'analisi | Adatto per analisi precise | Ideale per analizzare la distribuzione |
- https://academic.oup.com/aje/article-abstract/182/2/138/94562
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0021850287900413
Ultimo aggiornamento: 13 febbraio 2024
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Emma Smith ha conseguito un master in inglese presso l'Irvine Valley College. Giornalista dal 2002, scrive articoli sulla lingua inglese, lo sport e il diritto. Leggi di più su di me su di lei pagina bio.
