Differenza tra dati raggruppati e dati non raggruppati

La parola data si riferisce alle informazioni che vengono 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 sono usati per descrivere le informazioni in parole. Dopo aver raccolto i dati, deve essere organizzato quindi la necessità di separare i dati raggruppati dai dati non raggruppati. Entrambe 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.

Che cosa sono i dati raggruppati?

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

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

Il raggruppamento di dati presenta i seguenti vantaggi:

• Aiuta a migliorare l'efficienza delle stime.
• Consente un maggiore bilanciamento della potenza statistica dei test delle differenze tra gli strati analizzando un numero uguale da strati.
• Le sottopopolazioni irrilevanti vengono ignorate mentre quelle significative sono concentrate.

Che cos'è Ungrouped Data?

I dati non raggruppati, noti anche come dati non elaborati, sono dati che non sono stati inseriti in alcun gruppo o categoria dopo la raccolta. I dati sono suddivisi in numeri o caratteristiche, pertanto i dati che non sono stati inseriti in nessuna delle categorie non sono raggruppati. Ad esempio, quando si effettua un censimento e si desidera analizzare il numero di donne sopra i 45 anni in un'area specifica, è necessario prima sapere quante persone risiedono in quell'area..

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

Alcuni dei vantaggi dei dati non raggruppati sono i seguenti;

• La maggior parte delle persone può facilmente interpretarlo.
• Quando la dimensione del campione è piccola, è facile calcolare la media, la modalità 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 sua 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 nessun gruppo. Sono ancora dati grezzi.

• Preferenza di dati raggruppati rispetto a dati non raggruppati

Quando si raccolgono dati, i dati non raggruppati sono preferiti perché l'informazione è ancora nella sua forma originale. Non è stato manomesso da classificazione o suddivisione. Tuttavia, analizzandolo e disegnando grafici, i dati raggruppati sono preferiti perché è semplice da interpretare.

• Precisione dei dati raggruppati rispetto ai dati non raggruppati

Nel calcolare i mezzi di 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 sbagliata della mediana quindi è considerata inefficiente nella maggior parte dei casi.

• Rappresentazione di dati raggruppati rispetto a dati non raggruppati

Le tabelle di frequenza sono utilizzate per mostrare le informazioni dei dati raggruppati mentre nel caso di dati non raggruppati, le informazioni appaiono come una grande lista di numeri. Ciò è dovuto al fatto che l'informazione è ancora grezza.

• Sommario

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

Dati raggruppati vs dati non raggruppati

Riepilogo dei dati raggruppati versi Dati non raggruppati

• Nelle statistiche, il termine dati viene utilizzato per fare riferimento alle informazioni che sono state raccolte e registrate ai fini di progetti specifici e potrebbe essere qualitativo o quantitativo.
• Sia i dati raggruppati che quelli non raggruppati sono tipi di dati, tuttavia, i dati raggruppati sono stati classificati in categorie basate su 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 conteggio. I dati raggruppati in una tabella di frequenza hanno limiti e questo è il limite superiore della classe e il limite inferiore della classe.
• Entrambi i tipi di dati possono essere utilizzati per calcolare la media, la modalità e la mediana dei campioni di popolazione, quindi sono utili.