Hvordan å skille mellom datatyper i R-dummier

I statistikkområdet er det mulig å skille mellom variabler av forskjellige typer er svært viktig. Datatypen bestemmer ofte hvilken type analyse som kan utføres. Som et resultat, tilbyr R muligheten til å eksplisitt klassifisere data som følger:

• Nominelle data: Denne typen data, som du representerer i R, bruker faktorer, skiller mellom ulike kategorier, men det er ingen stiltiende rekkefølge mellom kategorier. Eksempler på nominelle data er farger (rød, grønn, blå), kjønn (mann, kvinne) og nasjonalitet (britisk, fransk, japansk).

• Ordinære data: Ordinære data preges av det faktum at det er en slags naturlig orden mellom elementene, men ingen indikasjon på den relative størrelsesforskjellen. Enhver form for data som er mulig å rangere i rekkefølge, men ikke gi nøyaktige verdier til, er ordinært. For eksempel beskriver lavt << medium << høyt data som er bestilt med tre nivåer. I markedsundersøkelser er det veldig vanlig å bruke en fempunkts skala for å måle oppfatninger: sterkt uenig

  Dette er også et eksempel på ordinære data.

  Et annet eksempel er bruken av navnene på farger for å angi rekkefølge, for eksempel
  rød for å indikere prosjektstatus. I R bruker du bestilte faktorer

  for å beskrive ordinære data. Numeriske data: Du har numeriske data når du kan beskrive dataene dine med tall (for eksempel lengde, vekt eller telle). Numeriske data har to underkategorier.

• Intervall skalert data: Du har intervall skalert data når intervallet mellom tilgrensende måleenheter er det samme, men nullpunktet er vilkårlig. Et dagligdags eksempel på intervallskalert data er vårt kalendersystem. Hvert år har samme lengde, men nullpunktet er vilkårlig. Med andre ord begynte ikke tiden i året null - bare bruk et praktisk år for å begynne å telle. Dette betyr at du kan legge til og trekke ned datoer (og alle andre typer intervall skalert data), men du kan ikke meningsfylt dele datoer. Andre eksempler er lengdegrad, samt noe annet der det kan være uenighet om hvor utgangspunktet er.

  • Andre eksempler på intervallskala data finnes i samfunnsvitenskapelig forskning som markedsundersøkelser.
    I R kan du bruke

    heltall

    eller numerisk objekter til å representere intervallskalert data. Forskjellige data: Dette er data der alle typer matematiske operasjoner er tillatt, spesielt muligheten til å multiplisere og dele (med andre ord ta forhold).De fleste data i fysikk er forholdsskala - for eksempel lengde, masse og hastighet. I R, bruker du

  • numerisk objekter til å representere forholdsskalert data.