Différence entre variable et attribut

Toutes les données ne sont pas créées égales. Ainsi, avant de pouvoir faire beaucoup d'autre, comprendre les types de données et comment les utiliser est toujours impératif. Tout comme la connaissance de votre adversaire vous dit quelle technique à utiliser contre eux, savoir quel type de données avec lesquelles vous traitez vous indique spécifiquement quels outils vous devez utiliser. Il est donc important d'évaluer le type de données que vous avez. Dans le contrôle de la qualité, deux types de données sont principalement utilisés pour mesurer la qualité d'un élément - Données d'attribut et de données variables.

Qu'est-ce que les données d'attribut?

Certaines données sont des données qualitatives avec une caractéristique de qualité ou un attribut décrit en termes de mesures. Ces données peuvent être classées et comptées. Cette catégorie de données est appelée données d'attribut. Ces données sont décrites qualitativement en termes de dimensions, de poids ou d'autres attributs qui rencontrent ou ne répondent pas aux spécifications du produit. Les données d'attribut sont tout autour. Par exemple, les codes de la zone téléphonique, les tailles de vêtements, l'évaluation de réussite ou d'échec; Tout cela peut être appelé des données d'attribut. Ces données définissent clairement si un produit atteint la conformité, soit il le fait, soit il ne le fait pas. Par exemple, s'il est censé pleuvoir aujourd'hui, soit il le fera ou ne le fera pas. C'est comme un scénario «oui» ou «non», ce qui signifie que c'est oui ou non. Ainsi, les données d'attribut sont quelque chose qui peut être mesuré en termes de nombres ou peut être décrit comme oui ou non pour l'enregistrement et l'analyse.

Qu'est-ce que les données variables?

Si vous pouvez ajouter ou soustraire les valeurs des données de manière significative, vous travaillez avec ce qu'on appelle les données variables ou les données continues. Le nom continu fait référence à l'idée que ce type de données peut avoir n'importe quelle valeur d'une échelle continue, comme la lecture de température sur un thermomètre Mercury. Les données variables sont des données utilisées pour mesurer certaines caractéristiques physiques telles que la longueur, la largeur, la température, le temps, la résistance, l'épaisseur, la pression, etc. Ce sont des données quantitatives qui peuvent être acquises grâce à des mesures. Par exemple, le nombre d'enfants dans une maison ne peut être qu'une valeur entière, comme vous ne pouvez pas en avoir 1.5 ou 2.3 enfants dans une maison; Vous ne pouvez avoir que 1 ou 2 enfants. Ainsi, vous pouvez prendre une mesure entière de chaque ménage et effectuer une sorte de calculs mathématiques tels que dériver un écart moyen ou standard par rapport aux données. C'est ce qui définit les données variables à partir des données d'attribut.

Différence entre variable et attribut

Définition

- Les données variables sont des données quantitatives qui peuvent être acquises par des mesures, ce qui signifie les données qui peuvent être utilisées pour mesurer certaines caractéristiques physiques telles que la longueur, la largeur, la température, le temps, la résistance, l'épaisseur, la pression, etc. Variable signifie que les valeurs mesurées peuvent varier n'importe où le long d'une échelle donnée. Les données d'attribut, en revanche, sont des données qualitatives qui ont une caractéristique de qualité ou un attribut décrit en termes de mesures. Les données d'attribut sont quelque chose qui peut être mesuré en termes de nombres ou qui peut être décrit comme oui ou non pour l'enregistrement et l'analyse.

Nature

- Les données variables sont des données qui peuvent être ajoutées ou soustraites de manière significative, ce qui signifie que vous pouvez effectuer des opérations mathématiques sur des données variables. Par exemple, en comptant le nombre d'enfants dans chaque ménage dans une zone particulière, vous pouvez calculer l'écart moyen ou type par rapport aux données. Être capable d'effectuer des opérations mathématiques sur les données est ce qui définit les données variables à partir des données d'attribut. Au contraire, vous ne pouvez effectuer aucune opération mathématique ni aucune sorte d'analyse sur les données d'attribut. Les données d'attribut ne peuvent être comptées que ou ne peuvent être dites oui ou non.

Exemples

- Les données d'attribut sont tout autour de nous. Par exemple, les codes de la zone téléphonique, les tailles de vêtements, l'évaluation de réussite ou d'échec; Tout cela peut être appelé des données d'attribut. Dans le contrôle de la qualité, un produit va pour l'inspection peut être défectueuse ou non. Il n'y a que deux résultats possibles pour un produit. Les données d'attribut peuvent être classées comme type de comptage et oui ou non. Des exemples de données variables incluent la lecture de la température dans un thermomètre Mercury, les scores GPA de tous les élèves d'une école, le montant d'argent que vous dépensez pour faire du shopping, la consommation d'essence de votre voiture, la densité du liquide, la hauteur d'un pilier, longueur d'une route, ou tout ce qui a une valeur.

Variable vs. Données d'attribut: graphique de comparaison

Résumé

En un mot, les données variables sont des données dans lesquelles la qualité est décrite quantitativement en termes de dimensions, de poids ou d'autres caractéristiques tandis que les données de données attribuent des données qualitatives qui ont une caractéristique ou un attribut de qualité décrit en termes de mesures. Bien que les données d'attribut soient très importantes indiquent que vous avez répondu aux exigences des clients, vous ne pouvez essentiellement aucune sorte d'analyse sur les données d'attribut que de comptes simples, à moins que vous ne convertiez les données d'attribut en données variables. Les données variables sont plus flexibles car vous pouvez effectuer des opérations mathématiques des données afin d'effectuer une analyse plus approfondie sur les données. Les variables nécessitent généralement des échantillons plus petits que les attributs.