统计学中的categorical and numerical data 怎么区分

Question

如题所述

Answer 1

Numerical data 具有实际测量的物理意义，比如人的身高、体重、IQ、血压等等，统计学中，Numerical data也称作quantitative data，Numerical data又分为两种类型：

1、离散型数据（Discrete data）代表数量是可以被数出来的，它可能是有限的，也可能是无限的。比如掷硬币100次人头朝上的次数（次数范围为0到100，是有限的）；又如，掷硬币直到有100次是人头朝上的次数（次数范围为100到无穷大，是无限的）。

2、连续数据代表测量的结果是不能被数出来的，它只能被区间所描述。比如桶里有20L水，随机倒掉一部分，剩余的水量为[0,20]区间内的某一个值，9.4L，9.41L，9.416789L等等，任何在[0,20]区间内的值都有可能。

Categorical data代表了被描述对象的性质，比如一个人的性别、婚姻状况、家乡等等， Categorical data 可以用Numerical data来表示，比如说描述性别时，1代表男，2代表女，但是这些数据并没有数学意义，你不能拿他做运算。Categorical data也叫作qualitative data或是Yes/No data。

作者：常智超

链接：https://www.zhihu.com/question/41484616/answer/125883830

来源：知乎

参考资料

知乎：https://www.zhihu.com/question/41484616/answer/125883830

Answer 2

categorical data是指分类数据：数据类型为：男女、班级（一班、二班）、省份（河北、江苏等），若使用赋值法给变量赋值，例如（男=1，女=0），数字1,0之间没有大小之分，不能认为1是比0大的。
numerical data是指数值型数据：收入（1000元，500元），是可以进行比较大小并进行运算的数据。本回答被提问者采纳