Différence entre les données groupées et les données non groupées

Le mot données fait référence aux informations collectées et enregistrées. Il peut être sous forme de nombres, de mots, de mesures et bien plus encore.

Il existe deux types de données et ce sont des données qualitatives et des données quantitatives. La différence entre les deux types de données est que les données quantitatives sont utilisées pour décrire les informations numériques. Par exemple, la mesure de la température tomberait dans ce type de données.

D'un autre côté, des données qualitatives sont utilisées pour décrire les informations en mots. Après avoir collecté des données, il doit être organisé, donc la nécessité de séparer les données groupées à partir de données non groupées. Les deux sont des formes de données utiles, mais la différence entre elles est que les données non groupées sont des données brutes. Cela signifie qu'il vient d'être collecté mais qui ne soit pas trié dans un groupe ou des classes. D'un autre côté, les données groupées sont des données qui ont été organisées en groupes à partir des données brutes.

Qu'est-ce que les données groupées?

Comme mentionné ci-dessus, les données groupées sont le type de données qui sont classées en groupes après la collecte. Les données brutes sont classées en différents groupes et une table est créée. Le but principal du tableau est de montrer les points de données survenus dans chaque groupe. Par exemple, lorsqu'un test est effectué, les résultats sont les données de ce scénario et il existe de nombreuses façons de regrouper ces données. Par exemple, le nombre d'étudiants qui ont obtenu un score au-dessus de chaque marque peuvent être enregistrés.

Alternativement, les notes peuvent être utilisées. Par exemple, un 90-100 jusqu'à F 0-59 avec chaque catégorie montrant le nombre d'étudiants dans chaque catégorie. Les histogrammes et le tableau de fréquence sont mieux utilisés pour montrer et interpréter les données groupées. Voici un exemple

Le regroupement des données présente les avantages suivants:

• Aide à améliorer l'efficacité des estimations.
• Permet un plus grand équilibre entre le pouvoir statistique des tests des différences entre les strates en analysant le nombre égal à partir des strates.
• Les sous-populations non pertinentes sont ignorées tandis que les significatives sont axées sur.

Qu'est-ce que les données non groupées?

Les données non groupées qui sont également connues sous le nom de données brutes sont des données qui n'ont été placées dans aucun groupe ou catégorie après la collecte. Les données sont classées en nombres ou en caractéristiques Par conséquent, les données qui n'ont été placées dans aucune des catégories ne sont pas groupées. Par exemple, lors de la conduite du recensement et que vous souhaitez analyser le nombre de femmes de plus de 45 ans dans un domaine particulier, vous devez d'abord savoir combien de personnes résident dans ce domaine.

Le nombre de personnes résidant dans ce domaine est des données ou des informations brutes non groupées car rien n'a été classé. Nous pouvons donc conclure que les données non groupées sont des données utilisées pour afficher des informations sur un membre individuel d'un échantillon ou d'une population.

Certains des avantages des données non groupés sont les suivants;

• La plupart des gens peuvent facilement l'interpréter.
• Lorsque la taille de l'échantillon est petite, il est facile de calculer la moyenne, le mode et la médiane.
• Il ne nécessite pas d'expertise technique pour l'analyser.

Différences entre les données groupées et les données non groupées

• Classification des données groupées vs. Données non groupées

Les données groupées sont des données qui ont été organisées en classes après son analyse. Les exemples incluent le nombre de sacs de maïs collectés pendant la saison des pluies. D'un autre côté, les données non groupées sont des données qui ne tombent dans aucun groupe. Ce sont encore des données brutes.

• Préférence des données groupées vs. Données non groupées

Lors de la collecte de données, les données non groupées sont préférées car les informations sont toujours dans sa forme d'origine. Il n'a pas été falsifié par classification ou subdivision. Cependant, lors de l'analyse des graphiques et des dessins, les données groupées sont préférées car elles sont simples à interpréter.

• Précision des données groupées vs. Données non groupées

Lors du calcul des moyens de données groupées et non groupées, il y aura une variation. La moyenne des données groupées est préférée car elle est plus précise par rapport à la moyenne des données non groupées. La moyenne des données non groupées peut entraîner une mauvaise manipulation de la médiane, donc elle est considérée comme inefficace dans la plupart des cas.

• Représentation des données groupées vs. Données non groupées

Des tables de fréquence sont utilisées pour montrer les informations des données groupées alors que dans le cas des données non groupées, les informations apparaissent comme une grande liste de nombres. Cela est dû au fait que les informations sont encore brutes.

• Résumé

Les données groupées sont des données qui ont été organisées en une distribution de fréquence alors que les données non groupées n'ont été résumées en aucune façon.

Données groupées vs données non groupées

Résumé des versets de données groupés Données non groupées

• Dans les statistiques, le terme données est utilisé pour se référer aux informations qui ont été collectées et enregistrées à des fins de projets spécifiques et il pourrait être qualitatif ou quantitatif.
• Les données groupées et non groupées sont des types de données cependant, les données groupées ont été classées en catégories basées sur des caractéristiques similaires alors que les données non groupées sont des données brutes.
• Les deux types de données peuvent être représentés par des tables de fréquence. Cependant, pour les données groupées, il n'y a pas de limites de classe Ainsi l'utilisation de marques de décompte. Les données groupées dans un tableau de fréquence ont des limites et c'est la limite de classe supérieure et la limite de classe inférieure.
• Les deux types de données peuvent être utilisés pour calculer la moyenne, le mode et la médiane des échantillons de population, ils sont donc utiles.