확률및 통계학] 자료의 형태 정리

1. 수치형 자료 (numeric data) = 양적자료 (quantitative data)

: 관측값이 수치로서 측정되는 자료입니다.

이는 또 2가지 갈래로 나뉘게됩니다.

1-1. 연속형 자료 (continous data)

: 관측 가능한 값이 연속적인 자료입니다.

키나 몸무게처럼 실수 단위로 '측정'하는 개념의 수치입니다.

1-2. 이산형 자료 (discrete data)

: 관측 가능한 값이 셀 수 있는 자료입니다.

사람의 명수, 저금통 속 동전의 개수처럼 정수 단위로 '셀 수 있는' 개념의 수치입니다.

2. 범주형 자료 (categorical data) = 질적자료 (qualitative data)

: 관측 결과가 몇 개의 범주 또는 항목의 형태로 나타나는 자료입니다.

2-1. 순위형 자료 (ordinal data)

: 범주 간 순서, 위계가 존재하는 자료입니다.

성적 (A, B, C, D, F)이나 선호도 (매우 좋음, 좋음, 보통, 나쁨 매우 나쁨)처럼 서로 간 연관성이 있는 자료입니다.

2-2. 명목형 자료 (nominal data)

: 범주 간 순서의 의미가 없는 자료입니다.

성별 (남, 녀) 혹은 색상(빨강, 파랑 등) 서로간 위계가 없는 자료를 나타냅니다.

 

변수 (variable) : 수집된 자료는 관심의 대상이 되는 특성을 측정한 결과

말이 어려운데, 범주와 같은 단위입니다.