Klassificering kontra tabulering
Både klassificering och tabulering är metoder för att sammanfatta data i statistik, vilket gör ytterligare analys av data för att dra slutsatser från data. I den här artikeln kommer vi att diskutera i detalj de två metoderna för att sammanfatta data och skilja mellan klassificering och tabulering av data.
Vad är klassificering av data?
I statistik är klassificering processen för uppdelning av data i flera klasser eller grupper med hjälp av egenskaper i datamängden. Till exempel kan matematiktestresultaten för en klass delas upp i två grupper med hjälp av kön. En sådan klassificering kondenserar rådata till lämpliga former för statistisk analys och tar bort komplexa datamönster och lyfter fram rådatas kärnrepresentanter. Efter klassificering kan jämförelser göras och slutsatser kan dras. Sekretessbelagda data kan också tillhandahålla relationer eller korrelativa datamönster.
Rådata klassificeras med hjälp av fyra nyckelegenskaper, såsom geografiska, kronologiska, kvalitativa och kvantitativa egenskaper. Överväg en datauppsättning som samlats in för analys av inkomster för arbetare runt om i världen. Till exempel kan inkomsten för en genomsnittlig arbetare klassificeras utifrån arbetstagarens land, där geografisk faktor är måttet för klassificering. Det kan också klassificeras utifrån de kronologiska egenskaperna som arbetstagarens ålder. Varje arbetares yrke ger också en kvalitativ bas för klassificering och löneintervallen kan användas som en kvantitativ bas för klassificering.
Vad är tabulering av data?
Inom statistik är tabulering en metod för att sammanfatta data med hjälp av ett systematiskt arrangemang av data i rader och kolumner. Tabellering utförs med avsikt att genomföra undersökningar, för jämförelse, för att identifiera fel och utelämnanden i data, för att studera en rådande trend, för att förenkla rådata, att använda utrymmet ekonomiskt och använda det som framtida referens.
I allmänhet har en statistisk tabell följande komponenter.
| Component | Description |
| Titel | Titel är en kort och tydlig förklaring av tabellens innehåll |
| Tabellnummer | Ett nummer tilldelas en tabell för enkel identifiering när många bord ingår. |
| Date | Datum för skapandet av tabellen bör anges |
| radbeteckningar |
Varje rad i tabellen får ett kort namn, vanligtvis i den första kolumnen. Ett sådant namn är känt som en "stub", och kolumnen är känd som "stub kolumnen" |
| kolumnrubriker | Varje kolumn har en rubrik för att förklara karaktären på siffrorna som ingår i varje kolumn. Sådana namn är kända som "captions" eller "headings". |
| Body of the table | Data skrivs in i huvuddelen och bör skapas för enkel identifiering av varje datapost. Numeriska värden ordnas ofta i antingen stigande eller fallande ordning. |
| Mätningsenhet | Mätenheten för värdena i tabellkroppen ska anges. |
| Källor | Tabellerna bör tillhandahålla de primära och sekundära källorna för data under tabellens brödtext. |
|
Fotnoter och Rekommenderad:Skillnaden mellan klassificering och binomial nomenklatur
Nyckelskillnaden mellan klassificering och binomial nomenklatur är att klassificering är organiseringen av levande organismer i grupper baserat på deras Skillnaden mellan klustring och klassificering
Den viktigaste skillnaden mellan klustring och klassificering är att klustring är en oövervakad inlärningsteknik som grupperar liknande instanser på basen Skillnaden mellan klassificering och regression
Den viktigaste skillnaden mellan klassificering och regressionsträd är att i klassificering är de beroende variablerna kategoriska och oordnade medan de är i regr Skillnaden mellan klassificering och förutsägelse
Key Difference - Classification vs Prediction Klassificering och predikation är två termer som är associerade med datautvinning. Data är viktig för nästan alla t Skillnaden mellan taxonomi och klassificering
Taxonomy vs Classification Att förstå komponenterna och deras funktioner kan göras bekvämt genom att klassificera dem under olika nivåer |