그룹 해제된 데이터

이 기사에서는 통계에서 그룹화되지 않은 데이터가 무엇인지, 그룹화되지 않은 데이터의 해결 방법, 그룹화된 데이터와 그룹화되지 않은 데이터의 차이점에 대해 알아봅니다.

그룹화되지 않은 데이터란 무엇입니까?

통계에서 풀링되지 않은 데이터는 그룹화되지 않고 별도로 연구되는 데이터입니다. 즉, 데이터가 그룹화되지 않은 경우 데이터세트의 각 값이 개별적으로 분석됩니다.

그룹화되지 않은 데이터는 간격을 형성하지 않지만 그룹화된 데이터는 간격을 형성합니다.

일반적으로 변수가 연속형이거나 분석할 값이 많을 때 데이터를 그룹화합니다. 따라서 데이터가 이산형 변수를 따르고 데이터 양이 그리 많지 않은 경우 데이터를 간격으로 그룹화할 필요가 없습니다.

그룹화되지 않은 데이터의 예

그룹화되지 않은 데이터의 정의를 확인한 후 이제 개념을 더 잘 이해하기 위해 이러한 유형의 통계 데이터를 사용하여 예를 해결해 보겠습니다.

• 학생 30명을 대상으로 통계에서 얻은 점수는 다음과 같습니다. 각 음표의 절대 빈도는 얼마입니까?

이 경우 정수만 있을 수 있으므로 이산형 변수이므로 데이터를 간격으로 그룹화할 필요가 없습니다.

따라서 각 값이 나타나는 횟수를 세어 배열에 작성하세요.

데이터가 간격으로 그룹화되지 않았으므로 각 값을 별도로 연구할 수 있습니다. 따라서 우리는 각 메모를 작성한 학생의 수를 알 수 있습니다.

도수표를 완성하려면 항상 누적절대도수, 상대도수, 누적상대도수 등을 계산해야 한다는 점에 유의하세요. 여기에서 어떻게 완료되었는지 확인할 수 있습니다.

그룹 해제된 데이터와 그룹화된 데이터

이번 섹션에서는 그룹화된 데이터와 그룹화되지 않은 데이터의 차이점을 살펴보겠습니다. 또한 데이터를 그룹화하는 것이 적절한 시기와 그렇지 않은 경우를 살펴보겠습니다. 논리적으로 이것이 나머지 조사를 조건화하기 때문입니다.

그룹화된 데이터와 그룹화되지 않은 데이터의 차이는 그룹화 여부입니다. 데이터를 그룹화한다는 것은 일정한 간격을 두고 수집한다는 뜻이고, 데이터를 그룹화하지 않는다는 것은 각 값을 개별적으로 연구한다는 뜻이다.

일반적으로 변수가 연속형인 경우 데이터를 간격별로 그룹화하지만, 변수가 이산형인 경우 데이터를 그룹화하지 않는 것이 좋습니다. 그러나 데이터 양이 많은 경우 통계 연구를 용이하게 하기 위해 데이터를 간격으로 그룹화할 수도 있습니다.

풀링되지 않은 데이터의 통계적 측정

빈도표가 구축되면 데이터가 그룹화되지 않은 경우 여러 가지 통계 측정값을 계산하는 것이 일반적입니다.

특히 중심 경향 측정, 분산 측정, 위치 측정을 통해 데이터 샘플을 요약하고 다른 데이터 세트와 비교할 수 있으므로 일반적으로 결정됩니다.

다음 링크에서 이러한 모든 통계 매개변수가 어떻게 계산되는지 확인할 수 있습니다.