Differenza tra dati raggruppati e dati non raggruppati

La parola dati si riferisce alle informazioni raccolte e registrate. Può essere in forma di numeri, parole, misure e molto altro.

Esistono due tipi di dati e questi sono dati qualitativi e dati quantitativi. La differenza tra i due tipi di dati è che i dati quantitativi vengono utilizzati per descrivere le informazioni numeriche. Ad esempio, la misurazione della temperatura rientrerebbe in questo tipo di dati.

D'altra parte, i dati qualitativi vengono utilizzati per descrivere le informazioni a parole. Dopo aver raccolto i dati, è necessario organizzarli da qui la necessità di separare i dati raggruppati da quelli non raggruppati. Entrambi sono forme utili di dati, ma la differenza tra loro è che i dati non raggruppati sono dati grezzi. Ciò significa che è stato appena raccolto ma non ordinato in alcun gruppo o classe. D'altra parte, i dati raggruppati sono dati che sono stati organizzati in gruppi dai dati grezzi.



Differenza tra dati raggruppati e dati non raggruppati

Cosa sono i dati raggruppati?

Come accennato in precedenza, i dati raggruppati sono il tipo di dati classificati in gruppi dopo la raccolta. I dati grezzi vengono classificati in vari gruppi e viene creata una tabella. Lo scopo principale della tabella è mostrare i punti dati che si verificano in ogni gruppo. Ad esempio, quando viene eseguito un test, i risultati sono i dati in questo scenario e ci sono molti modi per raggruppare questi dati. Ad esempio, è possibile registrare il numero di studenti che hanno ottenuto un punteggio superiore a ogni 20 punti.

In alternativa, è possibile utilizzare i voti. Ad esempio, un 90-100 fino a F 0-59 con ogni categoria che mostra quanti studenti ci sono in ciascuna categoria. Gli istogrammi e la tabella delle frequenze sono utilizzati al meglio per mostrare e interpretare i dati raggruppati. Ecco un esempio

Differenza tra dati raggruppati e dati non raggruppati

Il raggruppamento dei dati presenta i seguenti vantaggi:

  • Aiuta a migliorare l'efficienza delle stime.
  • Consente un maggiore bilanciamento del potere statistico dei test delle differenze tra strati analizzando un numero uguale da strati.
  • Le sottopopolazioni irrilevanti vengono ignorate mentre quelle significative vengono focalizzate.

Differenza tra dati raggruppati e dati non raggruppati

Cosa sono i dati non raggruppati?

I dati non raggruppati, noti anche come dati grezzi, sono dati che non sono stati inseriti in alcun gruppo o categoria dopo la raccolta. I dati sono classificati in numeri o caratteristiche, pertanto i dati che non sono stati inseriti in nessuna delle categorie vengono separati. Ad esempio, quando si esegue un censimento e si desidera analizzare quante donne di età superiore ai 45 anni si trovano in una determinata area, è innanzitutto necessario sapere quante persone risiedono in quella zona.

Il numero di individui che risiedono in quell'area è costituito da dati non raggruppati o informazioni non elaborate perché nulla è stato classificato. Possiamo quindi concludere che i dati non raggruppati sono dati utilizzati per mostrare informazioni su un singolo membro di un campione o di una popolazione.

Alcuni dei vantaggi dei dati non raggruppati sono i seguenti;

  • La maggior parte delle persone può interpretarlo facilmente.
  • Quando la dimensione del campione è piccola, è facile calcolare la media, il modo e la mediana.
  • Non richiede competenze tecniche per analizzarlo.

Differenze tra dati raggruppati e dati non raggruppati

  • Classificazione dei dati raggruppati rispetto ai dati non raggruppati

I dati raggruppati sono dati che sono stati organizzati in classi dopo la loro analisi. Gli esempi includono quanti sacchi di mais raccolti durante la stagione delle piogge erano cattivi. D'altra parte, i dati non raggruppati sono dati che non rientrano in alcun gruppo. Sono ancora dati grezzi.

  • Preferenza di dati raggruppati rispetto a dati non raggruppati

Quando si raccolgono i dati, i dati non raggruppati sono preferiti perché le informazioni sono ancora nella loro forma originale. Non è stato manomesso dalla classificazione o suddivisione. Tuttavia, quando si analizza e si disegnano grafici, si preferiscono dati raggruppati perché sono semplici da interpretare.

  • Precisione dei dati raggruppati rispetto ai dati non raggruppati

Quando si calcolano le medie dei dati raggruppati e non raggruppati, ci sarà una variazione. La media dei dati raggruppati è preferita perché è più accurata rispetto alla media dei dati non raggruppati. La media dei dati non raggruppati può portare a una manipolazione errata della mediana, pertanto è considerata inefficiente nella maggior parte dei casi.

  • Rappresentazione di dati raggruppati vs. dati non raggruppati

Le tabelle di frequenza vengono utilizzate per mostrare le informazioni dei dati raggruppati mentre nel caso di dati non raggruppati, le informazioni appaiono come un grande elenco di numeri. Ciò è dovuto al fatto che le informazioni sono ancora grezze.

  • Sommario

I dati raggruppati sono dati che sono stati organizzati in una distribuzione di frequenza mentre i dati non raggruppati non sono stati riassunti in alcun modo.

Dati raggruppati e dati non raggruppati

Dati raggruppati VERSUS Dati non raggruppati

Riepilogo dei dati raggruppati rispetto ai dati non raggruppati

  • Nelle statistiche, il termine dati viene utilizzato per fare riferimento a informazioni che sono state raccolte e registrate ai fini di progetti specifici e potrebbero essere qualitative o quantitative.
  • Sia i dati raggruppati che quelli non raggruppati sono tipi di dati, tuttavia, i dati raggruppati sono stati classificati in categorie in base a caratteristiche simili mentre i dati non raggruppati sono dati grezzi.
  • Entrambi i tipi di dati possono essere rappresentati da tabelle di frequenza. Tuttavia, per i dati raggruppati, non ci sono limiti di classe quindi l'uso di segni di riscontro. I dati raggruppati in una tabella di frequenza hanno dei limiti e questo è il limite di classe superiore e il limite di classe inferiore.
  • Entrambi i tipi di dati possono essere utilizzati per calcolare la media, la modalità e la mediana dei campioni di popolazione, pertanto sono utili.