{"id":1531,"date":"2023-07-26T00:03:54","date_gmt":"2023-07-26T00:03:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/"},"modified":"2023-07-26T00:03:54","modified_gmt":"2023-07-26T00:03:54","slug":"okrojone-ocenzurowane-dane","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/","title":{"rendered":"Obci\u0119te i ocenzurowane dane: definicja + przyk\u0142ady"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Cz\u0119sto podczas zbierania danych badacze mog\u0105 zdecydowa\u0107 si\u0119 na <strong>ocenzurowanie<\/strong> lub <strong>obci\u0119cie<\/strong> pewnych warto\u015bci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Cenzurowanie<\/strong> warto\u015bci danych oznacza zbieranie jedynie cz\u0119\u015bciowych informacji o warto\u015bciach poni\u017cej lub powy\u017cej okre\u015blonej warto\u015bci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Na przyk\u0142ad mo\u017cemy wiedzie\u0107, \u017ce dana osoba zarabia mniej ni\u017c 25 000 dolar\u00f3w rocznie, ale mo\u017cemy nie zna\u0107 jej dok\u0142adnego rocznego dochodu.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15219 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/censeur1.png\" alt=\"Przyk\u0142ad ocenzurowanych danych\" width=\"403\" height=\"385\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Obci\u0119cie<\/strong> warto\u015bci danych oznacza usuni\u0119cie ze zbioru danych warto\u015bci znajduj\u0105cych si\u0119 poni\u017cej lub powy\u017cej okre\u015blonej warto\u015bci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Na przyk\u0142ad badacz mo\u017ce by\u0107 zainteresowany tylko osobami, kt\u00f3re zarabiaj\u0105 wi\u0119cej ni\u017c 25 000 dolar\u00f3w rocznie. Zatem ka\u017cdy, kto zarabia mniej ni\u017c 25 000 dolar\u00f3w, jest po prostu usuwany ze zbioru danych.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15220 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/censeur2.png\" alt=\"Przyk\u0142ad obci\u0119tych danych\" width=\"401\" height=\"375\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W tym samouczku przedstawiono kilka przyk\u0142ad\u00f3w sytuacji, w kt\u00f3rych dane mog\u0105 zosta\u0107 ocenzurowane lub obci\u0119te.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Cenzura danych<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Cenzurowanie<\/strong> warto\u015bci danych oznacza zbieranie jedynie cz\u0119\u015bciowych informacji o warto\u015bciach poni\u017cej lub powy\u017cej okre\u015blonej warto\u015bci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017csze przyk\u0142ady ilustruj\u0105 scenariusze, w kt\u00f3rych mo\u017cemy zdecydowa\u0107 si\u0119 na cenzur\u0119 warto\u015bci danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad 1: Doch\u00f3d roczny<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce badacz zbiera dane z ankiety na temat rocznych dochod\u00f3w. Je\u015bli dana osoba zarabia mniej ni\u017c 25 000 dolar\u00f3w rocznie, decyduje si\u0119 zg\u0142osi\u0107 ten doch\u00f3d w bazie danych jako \u201e&lt;25 000 dolar\u00f3w\u201d, zamiast podawa\u0107 dok\u0142adny roczny doch\u00f3d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stanowi to przyk\u0142ad cenzury danych, poniewa\u017c wiemy, \u017ce dana osoba zarabia mniej ni\u017c okre\u015blona kwota, ale nie znamy jej <em>dok\u0142adnego<\/em> rocznego dochodu.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad 2: poziomy zanieczyszcze\u0144<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce biolog u\u017cywa pewnego narz\u0119dzia do pomiaru poziomu zanieczyszcze\u0144 w r\u00f3\u017cnych zbiornikach wodnych. Jego narz\u0119dzie nie jest w stanie zmierzy\u0107 zanieczyszczenia poni\u017cej 0,002 cz\u0119\u015bci na milion. Dlatego ka\u017cda cz\u0119\u015b\u0107 w\u00f3d o poziomie zanieczyszcze\u0144 poni\u017cej tego progu b\u0119dzie po prostu zg\u0142aszana jako \u201e&lt;0,002\u201d, a nie jako dok\u0142adna ilo\u015b\u0107.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stanowi to przyk\u0142ad cenzury danych, poniewa\u017c wiemy, \u017ce poziom zanieczyszcze\u0144 w niekt\u00f3rych zbiornikach wodnych wynosi poni\u017cej 0,002 cz\u0119\u015bci na milion, ale nie znamy <em>dok\u0142adnego<\/em> poziomu zanieczyszczenia.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Obetnij dane<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Obci\u0119cie<\/strong> warto\u015bci danych oznacza usuni\u0119cie ze zbioru danych warto\u015bci znajduj\u0105cych si\u0119 poni\u017cej lub powy\u017cej okre\u015blonej warto\u015bci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017csze przyk\u0142ady ilustruj\u0105 scenariusze, w kt\u00f3rych mo\u017cemy zdecydowa\u0107 si\u0119 na obci\u0119cie warto\u015bci danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad 1: Liczba przest\u0119pstw<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce funkcjonariusz organ\u00f3w \u015bcigania bada rodzaje przest\u0119pstw pope\u0142nianych przez osoby fizyczne na okre\u015blonym obszarze. Domy\u015blnie ka\u017cda osoba, kt\u00f3ra pope\u0142ni\u0142a 0 przest\u0119pstw, nie zostanie uwzgl\u0119dniona w zbiorze danych, poniewa\u017c nie pope\u0142ni\u0142a \u017cadnego rodzaju przest\u0119pstwa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stanowi to przyk\u0142ad obci\u0119tych danych, poniewa\u017c ka\u017cdy, kto nie pope\u0142ni\u0142 \u017cadnego przest\u0119pstwa, jest po prostu ca\u0142kowicie wykluczany ze zbioru danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad 2: Poziom wykszta\u0142cenia<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce profesor chce zbada\u0107 zwi\u0105zek mi\u0119dzy okre\u015blonym programem nauczania a wynikami uczni\u00f3w.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ze wzgl\u0119du na intensywno\u015b\u0107 zaj\u0119\u0107 profesor pragnie uczy\u0107 si\u0119 wy\u0142\u0105cznie student\u00f3w, kt\u00f3rzy aktualnie posiadaj\u0105 \u015bredni\u0105 ocen powy\u017cej 3,5. Dlatego ka\u017cdy student ubiegaj\u0105cy si\u0119 o udzia\u0142 w programie, ale posiadaj\u0105cy \u015bredni\u0105 ocen poni\u017cej 3,5, po prostu nie zostanie uwzgl\u0119dniony w programie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stanowi to przyk\u0142ad obci\u0119tych danych, poniewa\u017c ka\u017cda osoba, kt\u00f3rej \u015brednia ocen jest ni\u017csza od okre\u015blonego progu, jest po prostu wykluczana ze zbioru danych.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Streszczenie<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Cenzurowanie<\/strong> danych oznacza zbieranie jedynie cz\u0119\u015bciowych informacji o warto\u015bciach danych, a <strong>obcinanie<\/strong> danych oznacza ca\u0142kowite usuwanie warto\u015bci danych ze zbioru danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zar\u00f3wno cenzurowanie, jak i obcinanie powoduj\u0105 utrat\u0119 informacji w zestawie danych, ale obcinanie powoduje wi\u0119ksz\u0105 utrat\u0119 informacji, poniewa\u017c wi\u0105\u017ce si\u0119 z ca\u0142kowitym wykluczeniem pewnych warto\u015bci danych.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cz\u0119sto podczas zbierania danych badacze mog\u0105 zdecydowa\u0107 si\u0119 na ocenzurowanie lub obci\u0119cie pewnych warto\u015bci. Cenzurowanie warto\u015bci danych oznacza zbieranie jedynie cz\u0119\u015bciowych informacji o warto\u015bciach poni\u017cej lub powy\u017cej okre\u015blonej warto\u015bci. Na przyk\u0142ad mo\u017cemy wiedzie\u0107, \u017ce dana osoba zarabia mniej ni\u017c 25 000 dolar\u00f3w rocznie, ale mo\u017cemy nie zna\u0107 jej dok\u0142adnego rocznego dochodu. Obci\u0119cie warto\u015bci danych oznacza [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1531","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Dane okrojone i ocenzurowane: definicja + przyk\u0142ady<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie obci\u0119tych i ocenzurowanych danych, w tym definicje i przyk\u0142ady obu.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Dane okrojone i ocenzurowane: definicja + przyk\u0142ady\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie obci\u0119tych i ocenzurowanych danych, w tym definicje i przyk\u0142ady obu.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-26T00:03:54+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/censeur1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/\",\"name\":\"Dane okrojone i ocenzurowane: definicja + przyk\u0142ady\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-26T00:03:54+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-26T00:03:54+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie obci\u0119tych i ocenzurowanych danych, w tym definicje i przyk\u0142ady obu.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Obci\u0119te i ocenzurowane dane: definicja + przyk\u0142ady\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Dane okrojone i ocenzurowane: definicja + przyk\u0142ady","description":"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie obci\u0119tych i ocenzurowanych danych, w tym definicje i przyk\u0142ady obu.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Dane okrojone i ocenzurowane: definicja + przyk\u0142ady","og_description":"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie obci\u0119tych i ocenzurowanych danych, w tym definicje i przyk\u0142ady obu.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-26T00:03:54+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/censeur1.png"}],"author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"3 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/","name":"Dane okrojone i ocenzurowane: definicja + przyk\u0142ady","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-26T00:03:54+00:00","dateModified":"2023-07-26T00:03:54+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"Ten samouczek zawiera wyja\u015bnienie obci\u0119tych i ocenzurowanych danych, w tym definicje i przyk\u0142ady obu.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/okrojone-ocenzurowane-dane\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Obci\u0119te i ocenzurowane dane: definicja + przyk\u0142ady"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1531","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1531"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1531\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1531"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1531"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1531"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}