Différence entre les données groupées et les données non groupées

Le mot "données" désigne des informations collectées et enregistrées. Il peut être sous forme de chiffres, mots, mesures et bien plus encore.

Il existe deux types de données: les données qualitatives et les données quantitatives. La différence entre les deux types de données est que les données quantitatives sont utilisées pour décrire les informations numériques. Par exemple, la mesure de la température tomberait sous ce type de données.

D'autre part, les données qualitatives sont utilisées pour décrire les informations en mots. Après la collecte des données, il doit être organisé, d'où la nécessité de séparer les données groupées des données non groupées. Les deux sont des formes de données utiles, mais la différence entre elles est que les données non groupées sont des données brutes. Cela signifie qu'il vient d'être collecté mais n'est pas trié dans un groupe ou une classe. Par ailleurs, les données groupées sont des données qui ont été organisées en groupes à partir des données brutes.

Qu'est-ce qu'une donnée groupée??

Comme mentionné ci-dessus, les données groupées sont le type de données classées en groupes après la collecte. Les données brutes sont classées dans différents groupes et un tableau est créé. L'objectif principal du tableau est de montrer les points de données apparaissant dans chaque groupe. Par exemple, lorsqu'un test est effectué, les résultats sont les données de ce scénario et il existe de nombreuses façons de regrouper ces données. Par exemple, le nombre d’élèves ayant obtenu une note supérieure à 20 points peut être enregistré.

Alternativement, les grades peuvent être utilisés. Par exemple, un 90-100 jusqu'à F 0-59 avec chaque catégorie indiquant le nombre d'élèves dans chaque catégorie. Les histogrammes et la table de fréquences sont les mieux utilisés pour afficher et interpréter les données groupées. Voici un exemple

Le regroupement de données présente les avantages suivants:

• Aide à améliorer l'efficacité des estimations.
• Permet de mieux équilibrer la puissance statistique des tests des différences entre les strates en analysant un nombre égal de strates.
• Les sous-populations non pertinentes sont ignorées tandis que les plus importantes se concentrent sur.

Qu'est-ce qu'une donnée non groupée??

Les données non groupées, également appelées données brutes, sont des données qui n'ont pas été placées dans un groupe ou une catégorie après la collecte. Les données sont classées en chiffres ou en caractéristiques. Par conséquent, les données qui n'ont été classées dans aucune des catégories ne sont pas groupées. Par exemple, lorsque vous effectuez un recensement et que vous souhaitez analyser le nombre de femmes âgées de plus de 45 ans dans une zone donnée, vous devez d’abord savoir combien de personnes résident dans cette zone..

Le nombre de personnes résidant dans cette zone correspond à des données non groupées ou à des informations brutes, car rien n'a été catégorisé. Nous pouvons donc en conclure que les données non groupées sont des données utilisées pour afficher des informations sur un membre individuel d'un échantillon ou d'une population..

Certains des avantages des données non groupées sont les suivants:

• La plupart des gens peuvent facilement l'interpréter.
• Lorsque la taille de l’échantillon est petite, il est facile de calculer la moyenne, le mode et la médiane.
• Il ne nécessite aucune expertise technique pour l'analyser.

Différences entre les données groupées et les données non groupées

• Classification des données groupées par rapport aux données non groupées

Les données groupées sont des données organisées en classes après leur analyse. Les exemples incluent combien de sacs de maïs collectés pendant la saison des pluies étaient mauvais. D'autre part, les données non groupées sont des données qui ne font partie d'aucun groupe. Ce sont encore des données brutes.

• Préférence des données groupées par rapport aux données non groupées

Lors de la collecte de données, les données non groupées sont préférées car les informations sont toujours dans leur forme originale. Il n'a pas été altéré par classification ou subdivision. Cependant, lorsqu’on l’analyse et dessine des graphiques, les données groupées sont préférées car elles sont simples à interpréter..

• Exactitude des données groupées par rapport aux données non groupées

Lors du calcul des moyennes des données groupées et non groupées, il y aura une variation. La moyenne des données groupées est préférable car elle est plus précise que la moyenne des données non groupées. La moyenne des données non groupées peut conduire à une mauvaise manipulation de la médiane, elle est donc considérée comme inefficace dans la plupart des cas..

• Représentation des données groupées par rapport aux données non groupées

Les tableaux de fréquence sont utilisés pour afficher les informations des données groupées alors que dans le cas de données non groupées, les informations apparaissent sous la forme d'une grande liste de nombres. Cela est dû au fait que l'information est encore brute.

• Résumé

Les données groupées sont des données qui ont été organisées dans une distribution de fréquence, alors que les données non groupées n'ont pas été résumées..

Données groupées contre données non groupées

Résumé des données groupées par rapport aux données non groupées

• Dans les statistiques, le terme «données» désigne les informations collectées et enregistrées aux fins de projets spécifiques. Il peut s'agir de données qualitatives ou quantitatives..
• Les données groupées et non groupées sont des types de données; toutefois, les données groupées ont été classées en catégories basées sur des caractéristiques similaires, tandis que les données non groupées sont des données brutes..
• Les deux types de données peuvent être représentés par des tables de fréquences. Cependant, pour les données groupées, il n'y a pas de limite de classe, d'où l'utilisation de marques de pointage. Les données groupées dans une table de fréquences ont des limites, c'est-à-dire les limites de classe supérieure et inférieure..
• Les deux types de données peuvent être utilisés pour calculer la moyenne, le mode et la médiane des échantillons de population, ils sont donc utiles..