Pinagkakatiwalaang Data at Nag-iipon na Data
Ang salita ng data ay tumutukoy sa impormasyon na kinokolekta at naitala. Maaari itong maging sa mga numero, salita, sukat at marami pang iba.
Mayroong dalawang uri ng data at ang mga ito ay husay na datos at dami ng data. Ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang uri ng data ay ang dami ng data na ginagamit upang ilarawan ang numerical na impormasyon. Halimbawa, ang pagsukat ng temperatura ay mahuhulog sa ilalim ng ganitong uri ng data.
Sa kabilang banda, ang husay na data ay ginagamit upang ilarawan ang impormasyon sa mga salita. Matapos ang pagkolekta ng data, kailangang maorganisa ito kaya kailangan ang paghiwalayin ang pinagsamang data mula sa mga datos na hindi nakuha. Parehong mga kapaki-pakinabang na paraan ng data ngunit ang pagkakaiba sa pagitan ng mga ito ay ang ungrouped data ay raw data. Nangangahulugan ito na nakolekta ito ngunit hindi pinagsunod-sunod sa anumang grupo o klase. Sa kabilang banda, ang naka-grupo na data ay ang data na naorganisa sa mga grupo mula sa raw na data.
Ano ang Pinagsama Data?
Tulad ng nabanggit sa itaas, ang naka-grupo na data ay ang uri ng data na nauuri sa mga grupo pagkatapos ng koleksyon. Ang raw na data ay ikinategorya sa iba't ibang mga grupo at isang talahanayan ay nilikha. Ang pangunahing layunin ng talahanayan ay upang ipakita ang mga punto ng data na nagaganap sa bawat grupo. Halimbawa, kapag ang isang pagsubok ay tapos na, ang mga resulta ay ang data sa senaryo na ito at maraming mga paraan upang pangkat ang data na ito. Halimbawa, ang bilang ng mga mag-aaral na nakapuntos sa bawat 20 marka ay maaaring maitala.
Bilang kahalili, ang mga marka ay maaaring gamitin. Halimbawa, 90-100 ang lahat ng paraan sa F 0-59 sa bawat kategorya na nagpapakita kung gaano karaming mga mag-aaral ang nasa bawat kategorya. Ang histograms at frequency table ay pinakamahusay na ginagamit upang ipakita at bigyang-kahulugan ang nakapangkat na data. Narito ang isang halimbawa
Ang pag-grupo ng data ay may mga sumusunod na pakinabang:
- Tumutulong sa pagpapabuti ng kahusayan ng mga pagtatantya.
- Nagbibigay ng mas mataas na pagbabalanse ng statistical power of tests ng mga pagkakaiba sa pagitan ng strata sa pamamagitan ng pagtatasa ng pantay na bilang mula sa sapin.
- Ang mga walang-katuturang subpopulasyon ay binabalewala habang ang mga makabuluhang ay nakatuon sa.
Ano ang Data na Naka-Ungroup?
Ang mga datos na pinagsama-sama na kilala rin bilang raw na data ay ang data na hindi pa nailagay sa anumang grupo o kategorya pagkatapos ng koleksyon. Ang data ay ikinategorya sa mga numero o mga katangian samakatuwid, ang data na hindi pa inilalagay sa alinman sa mga kategorya ay ungrouped. Halimbawa, kapag nagsasagawa ng sensus at gusto mong pag-aralan kung gaano karaming kababaihan na nasa edad na 45 ang nasa isang partikular na lugar, kailangan mo munang malaman kung ilang tao ang naninirahan sa lugar na iyon.
Ang bilang ng mga indibidwal na naninirahan sa lugar na iyon ay ungrouped data o raw na impormasyon dahil walang nakategorya. Kaya nating maipahiwatig na ang ungrouped data ay ginagamit ng data upang ipakita ang impormasyon sa isang indibidwal na miyembro ng isang sample o populasyon.
Ang ilan sa mga pakinabang ng ungrouped data ay ang mga sumusunod;
- Madalas na mabibigyang kahulugan ito ng karamihan sa mga tao.
- Kapag ang laki ng sample ay maliit, madaling makalkula ang ibig sabihin, mode at panggitna.
- Hindi nangangailangan ng teknikal na kadalubhasaan upang pag-aralan ito.
Mga Pagkakaiba sa pagitan ng Pinagkatiwalaang Data at Data sa Ungroup
Ang pinagsama-samang data ay ang data na nakaayos sa mga klase pagkatapos ng pagtatasa nito. Kabilang sa mga halimbawa kung gaano karaming mga bag ng mais na nakolekta sa panahon ng tag-ulan ay masama. Sa kabilang banda, ang mga datos na hindi nabuo ay data na hindi nahuhulog sa anumang grupo. Ito ay raw data pa rin.
Kapag nangongolekta ng data, ang ungrouped na data ay ginustong dahil ang impormasyon ay nasa orihinal pa rin na form. Hindi ito binago sa pamamagitan ng pag-uuri o subdibisyon. Gayunpaman, kapag pinag-aaralan ito at gumuhit ng mga graph, ang pinagsamang data ay ginustong dahil ito ay simple upang mabigyang-kahulugan.
Kapag nagkakalkula ng mga paraan ng pinagsama-samang at hindi nauugnay na data, magkakaroon ng pagkakaiba-iba. Ang ibig sabihin ng pinagsama-samang data ay ginustong dahil ito ay mas tumpak kumpara sa ibig sabihin ng ungrouped data. Ang ibig sabihin ng ungrouped data ay maaaring humantong sa maling pagmamanipula ng panggitna samakatuwid ito ay itinuturing na hindi mabisa sa karamihan ng mga kaso.
Ang mga talahanayan ng dalas ay ginagamit upang ipakita ang impormasyon ng naka-grupo na data samantalang sa kaso ng ungrouped data, lumilitaw ang impormasyon tulad ng isang malaking listahan ng mga numero. Ito ay dahil sa ang katunayan na ang impormasyon ay pa rin raw.
Nakapangkat data ay ang data na naayos na sa isang pamamahagi dalas samantalang ungrouped data ay hindi summarized sa anumang paraan.
Pinag-isang Data ng Pinagsama Data
Buod ng mga nakatalang datos ng Data na may Ungrouped Data
- Sa mga istatistika, ang term na data ay ginagamit upang sumangguni sa impormasyong natipon at naitala para sa layunin ng mga tiyak na proyekto at maaari itong maging alinman sa husay o dami.
- Ang parehong grupo at datos na datos ay mga uri ng data gayunpaman, ang pinagsama-samang data ay naiuri sa mga kategorya batay sa mga katulad na katangian samantalang ang ungrouped na data ay raw data.
- Ang parehong mga uri ng data ay maaaring kinakatawan ng mga talahanayan ng dalas. Gayunpaman, para sa naka-grupo na data, walang mga limitasyon sa klase kaya ang paggamit ng mga marka ng tally. Ang mga naka-grupo na data sa isang dalas ng talahanayan ay may mga limitasyon at iyon ang upper class na limitasyon at limitasyon ng mas mababang klase.
- Ang parehong mga uri ng data ay maaaring gamitin upang kalkulahin ang ibig sabihin, mode at panggitna ng mga sample ng populasyon kaya sila ay kapaki-pakinabang.
