- A+
单词数据是指收集和记录的信息。它可以是数字，单词，度量等形式。
数据有两种类型，即定性数据和定量数据。两种类型的数据之间的区别在于，定量数据用于描述数字信息。例如，温度测量将属于此类数据。
另一方面，定性数据用于描述文字信息。收集数据之后，需要对其进行组织，因此需要将分组数据与未分组数据分开。两者都是有用的数据形式，但是它们之间的区别在于未分组的数据是原始数据。这意味着它刚刚被收集，但没有分类到任何组或类中。另一方面，分组数据是已根据原始数据组织成组的数据。
什么是分组数据？
如上所述，分组数据是在收集之后分为几类的数据类型。原始数据分为不同的组，并创建了一个表。该表的主要目的是显示每个组中出现的数据点。例如，完成测试后，结果就是此场景中的数据，并且有许多方法可以对这些数据进行分组。例如，可以记录得分在每20分以上的学生人数。
或者，可以使用等级。例如，从90-100一直到F 0-59，每个类别显示每个类别中有多少学生。直方图和频率表最适合用于显示和解释分组数据。这是一个例子
数据分组具有以下优点：
- 帮助提高估算效率。
- 通过分析来自层的相等数，可以更好地平衡层之间差异的检验的统计功效。
- 无关的子种群将被忽略，而重要的子种群将被关注。
什么是未分组数据？
未分组的数据（也称为原始数据）是指收集后未置于任何组或类别中的数据。数据按数字或特征分类，因此未归类的数据将被取消分组。例如，进行人口普查时，您要分析特定地区有45岁以上的女性，首先需要知道该地区有多少人。
由于没有分类，因此居住在该区域的人数是未分组的数据或原始信息。因此，我们可以得出结论，未分组的数据是用于显示有关样本或总体中单个成员的信息的数据。
未分组数据的一些优点如下：
- 大多数人都可以轻松地解释它。
- 当样本量较小时，很容易计算均值，众数和中位数。
- 它不需要技术专家来进行分析。
分组数据与未分组数据之间的差异
-
分组数据与未分组数据的分类
分组数据是经过分析后按类组织的数据。例如，在雨季收集了多少袋玉米不好。另一方面，未分组的数据是不属于任何组的数据。它仍然是原始数据。
-
优先选择分组数据与未分组数据
收集数据时，最好使用未分组的数据，因为该信息仍保持其原始形式。尚未被分类或细分篡改。但是，在分析和绘制图形时，首选分组数据，因为它易于解释。
-
分组数据与未分组数据的准确性
在计算分组数据和未分组数据的均值时，会有所不同。优选分组数据的平均值，因为与未分组数据的平均值相比，它更准确。未分组数据的平均值可能会导致对中位数的错误处理，因此在大多数情况下，它被认为是低效率的。
-
分组数据与未分组数据的表示
频率表用于显示已分组数据的信息，而在未分组数据的情况下，该信息看起来像是一大堆数字。这是由于该信息仍然是原始的。
-
概要
分组的数据是已组织成频率分布的数据，而未分组的数据尚未以任何方式汇总。
分组数据与未分组数据
分组数据摘要与未分组数据
- 在统计中，术语“数据”用于指已收集和记录的用于特定项目目的的信息，它可以是定性的或定量的。
- 分组的数据和未分组的数据都是数据类型，但是，已将分组数据基于相似的特征分类，而未分组的数据是原始数据。
- 两种类型的数据都可以由频率表表示。但是，对于分组的数据，没有类别限制，因此可以使用计数标记。频率表中的分组数据具有限制，即类别上限和类别下限。
- 两种类型的数据均可用于计算总体样本的均值，众数和中位数，因此它们很有用。
