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범주형 자료란? 관측 결과가 몇 개의 범주 또는 향목의 형태로 나타나는 자료를 말한다. 예를들어) 성별(남, 여), 선호도(좋다, 그저 그렇다, 싫다), 혈액형(A, B, O, AB), 지역(서울, 부산, 대구, 광주 등) 등이 있다.

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Ch0201.기술통계분석(범주형)(자료란)01

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[기초통계] 수치형 자료(numerical data)와 범주형 자료(categorical data)

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[기초통계] 수치형 자료(numerical data)와 범주형 자료(categorical data)

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[통계] 자료의 형태 – 범주형 자료, 수치형 자료, 척도 : 네이버 블로그

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범주형 자료(Categorical data/Qualitative data)

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범주형과 연속형 자료

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독립변수와 종속변수

범주형 자료와 연속형 자료

순위 척도는 연속형 자료 아닌가요

자료의 성격은 변할 수 있습니다

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범주형 자료

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2.2 범주형 데이터 처리 — 데이터 사이언스 스쿨

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범주형 데이터의 정의¶

범주형 데이터의 변형¶

더미변수화¶

patsy 패키지를 사용한 더미변수화¶

축소랭크 방식¶

두 개의 범주형 변수가 있는 경우¶

카테고리 임베딩¶

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통계_범주형 자료, 양적 자료, 명목형 , 순서형, 연속형, 이산형, 구간형, 비율형 자료

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• Most searched keywords: Whether you are looking for 통계_범주형 자료, 양적 자료, 명목형 , 순서형, 연속형, 이산형, 구간형, 비율형 자료 ① 범주형 자료: 자료가 가질 수 있는 값이 몇 개의 범주로 국한되는 경우, 이러한 자료를 범주형(categorical)이라고 합니다! 범주형 자료는 다시 … 안녕하세요! 눈꽃입니다~ 이번 시간에는 통계의 원자재라고 볼 수 있는 ‘자료’에 대해서 알아봅시다! 첫 포스팅에서 자료는 관찰이나 실험 등을 통해 구할 수 있고, 그렇게 얻어진 원시자료는 양적 축소를 통하여..
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범주 형 자료

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• Most searched keywords: Whether you are looking for 범주 형 자료 범주형 자료. 명목형 자료 : 전공, 성별, 출생도, 혈액형. (질적 자료) 순위형 자료 : 선호도 조사 (ex. 매우 좋다, … , 매우 싫다.) 수치형 자료.
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범주형,수치형,이상형,연속형,명목형,순서형 정리 :: Unique Life

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• Most searched keywords: Whether you are looking for 범주형,수치형,이상형,연속형,명목형,순서형 정리 :: Unique Life 데이터의 종류를 알아보는 것은 데이터 수집시 어떤 유형으로 수집하는 것이 좋은지를 설정하는 것부터 분석이나 시각화를 하는 것까지 데이터 유형에 … 출처: KQTI 오늘은 기본적인 데이터의 종류에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 데이터의 종류를 알아보는 것은 데이터 수집시 어떤 유형으로 수집하는 것이 좋은지를 설정하는 것부터 분석이나 시각화를 하는 것까..
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범주형수치형이상형연속형명목형순서형 정리

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[기초통계] 수치형 자료(numerical data)와 범주형 자료(categorical data)

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자료를 요약하는 방법은 분석의 대상이 되는 자료의 형태에 따라 달라지게 되므로 먼저 자료를 그 형태에 따라 구분해야 한다.

자료는 일반적으로 수치형 자료(numerical data)와 범주형 자료(categorical data)의 두 가지 형태로 구분이 된다.

먼저, 양적 자료(quantitative data)라고도 불리는

수치형 자료란? 관측된 값이 수치로 측정되는 자료를 말한다.

예를들어) 키, 몸무게, 시험 성적, 자동차 사고 건수 등이 있다.

수치형 자료를 관측되는 값의 성질에 따라 다시 연속형 자료(continuous data)와 이산형 자료(discrete data)로 구분된다.

연속형 자료란? 키, 몸무게와 같이 값이 연속적인 자료를 말한다.

이산형 자료란? 자동차 사고 건수와 같이 값이 셀 수 있는 자료를 말한다.

그러나, 연속형 자료라 할지라도 기록의 편리함이나 측정기구의 한계 때문에 반올림되거나 가장 가까운 눈금의 값을 얻게 되어 실제로는 이산형인 값을 갖게 된다.

예를 들면) 키를 잴 때, 센티미터 단위까지만 기록하고 그 이하의 단위는 반올림되므로 기록된 값은 이산의 형태를 갖게 된다.

이때, 기록된 값은 이산의 형태이지만 실제로 관측 가능한 값은 연속적인 척도로 주어지기 때문에 연속형 자료라 한다.

다음으로 질적 자료라고도 불리는

범주형 자료란? 관측 결과가 몇 개의 범주 또는 향목의 형태로 나타나는 자료를 말한다.

예를들어) 성별(남, 여), 선호도(좋다, 그저 그렇다, 싫다), 혈액형(A, B, O, AB), 지역(서울, 부산, 대구, 광주 등) 등이 있다.

여기서 주의할 사실은 범주형 자료를 수치형 자료처럼 표현할 수 있다는 점 이다.

남자를 1, 여자를 0으로 표현할 수도, 선호도를 1~3점으로 표현 할 수도 있다.

그러나 남자가 1, 여자가 0이라고 남자가 더 좋다거나 우위에 있다는 것을 뜻하지는 않으며,

선호도에서 싫다와 그저 그렇다, 좋다의 크기가 정확히 1씩 차이나는 것도 아니다. 또한, 싫다와 좋다가 1점과 3점이라고 3배차이난다고 할 수도 없다.

따라서 수치형 자료처럼 표현되어있는 범주형 자료를 잘 구분하여야 한다.

범주형 자료는 순위형 자료(ordinal data)와 명목형 자료(nominal data)로 구분할 수 있다.

순위형 자료란? 범주간에 순서의 의미가 있는 자료를 말한다.

예를들어) 선호도에서 ‘매우 좋다’, ‘좋다’, ‘그저 그렇다’, ‘싫다’, ‘매우 싫다’ 라는 5가지 범주가 주어졌을 때, 이 5가지 범주에는 순서가 주어진다.

이와 반대로

명목형 자료란? 혈액형과 같이 범주간에 순서의 의미가 없는 자료를 말한다.

정리하면, 다음과 같다.

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[통계] 자료의 형태 – 범주형 자료, 수치형 자료, 척도

[통계] 자료의 형태 – 범주형 자료, 수치형 자료, 척도

통계 분석을 시작하기 전에 자료의 형태를 파악하는 것은 필수적입니다.

수집된 자료는 크게 범주형 자료와 수치형 자료로 구분됩니다.

1. 범주형자료 ( categorical data )

범주형자료는 몇 개의 범주로 나누어 진 자료를 말합니다.

예를 들어 성별(남/여), 성공여부(성공/실패), 혈액형(A/B/O/AB),

효과(없음/조금있음/매우있음)과 같은 자료들이 범주형자료입니다.

성별, 성공여부, 혈액형의 경우에는 아무런 순서가 없으며 단순히 ‘분류’를 목적으로 합니다.

이와같은 척도를 명목형 자료(nominal data)라고 합니다.

효과와 같이 명목척도이면서 ‘순서’에 의미가 있는 척도를

순서형 자료(ordinal data)라고 합니다.

2. 수치형자료 ( numerical data )

수치형자료에는 이산형자료와 연속형자료가 있습니다.

이산형자료 (discrete data)는 이산적인 값을 갖는 데이터를 말하는데,

예를 들면 일정기간 동안의 발생횟수, 출산횟수와 같은 데이터입니다.

연속형자료 (continuous data)는 연속적인 값을 갖는 데이터를 말하는데,

예를 들면 신장, 체중, 혈압과 같은 데이터입니다.

이러한 자료의 형태에 따라서 분석방법이 달라집니다.

명목형인지 수치형인지만 잘 판단하셔도 통계분석 방법을 선택하시는 것이 훨씬 수월해집니다.

논문통계 상담을 하다보면 수치형 자료를 몇 개의 범주로 나눈 형태의 설문지로

자료를 모아오시는 분들이 많습니다. (예를들면 30대, 40대, 50대)

이런 경우 정보의 손실을 가져오게 되므로,

될 수 있으면 정확한 값으로 기록하는게 좋습니다.

(질문수가 답변하기에 너무 많고 복잡하다면 범주로 나눈 형태의 설문지가 더 좋습니다.)

영통이의 통계학교실

[email protected]

범주형과 연속형 자료

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data가 넘쳐나는 시대에 살고 있는데요. 이러한 data를 어떻게 분석하느냐에 따라 좋은 insight를 얻게 됩니다.

이번 포스팅에서는 이렇게 분석하기 전 알아야 할 기초적인 내용을 다뤄보도록 하겠습니다.

자료를 어떻게 분류하느냐는 통계에서 중요합니다.

범주형 자료인지 연속형 자료인지는 통계 분석의 tool을 결정할 때 중요한 기준이 되기 때문이죠.

독립변수가 범주형이고 종속변수가 연속형 자료일 때는 어떤 통계 분석을 씁니다.처럼 정해져 있습니다.

그렇다면, 독립변수는 무엇이고 종속 변수는 무엇인지도 알아야 하겠죠?

독립변수와 종속변수

독립변수는 쉽게 말해 원인이고

종속변수는 결과라고 보시면 됩니다.

한 연구자가 돈과 행복의 관계를 알아보고자 할때

돈이 많을수록 행복하다 라는 가설을 세우고 연구를 시작하였다고 합시다.

여기에서 독립변수는 돈이 되겠고, 종속변수는 행복이 됩니다.

한 변수가 다른 변수의 원인이 되는 변수를 독립변수(independent variable), 설명변수(explanatory variable), 예측 변수(predictor variable), 위험인자(risk factor) 등으로 부르게 됩니다.

결과에 해당하는 변수는 종속변수(dependent variable), 반응 변수(response variable), 결과변수(outcome variable), 표적 변수(target variable) 등으로 부르게 됩니다.

범주형 자료와 연속형 자료

대부분의 통계 서적은 자료를 분류하는 것으로 시작하는데요.

자료의 성격에 따라 적용할 수 있는 통계 tool이 거의 정해져 있기 때문입니다.

따라서, 내가 가지고 있는 data가 범주형인지 연속형인지만 알아도 통계 분석의 반은 한 것이라고 보면 됩니다.

범주형 자료는 범주를 서로 구분하는 이름에 해당하는 자료입니다.

예를 들면, 성별(남/여), 직종(서비스직/전문직/기술직) 등 단순히 분류되는 자료들입니다.

연속형 자료는 연속적인 수로 수량화가 가능한 자료입니다.

예를 들면, 온도, 키, 체중, 나이, 등이 있겠죠?

범주형 자료

범주형 자료는 자료들이 서열성이 있는지에 따라 명목 척도와 순위 척도로 나뉘게 됩니다.

명목척도 범주 각 자료를 구분하는 이름과 같음

ex. 성별, 혈액형, 직종, 지역 등 순위척도 범주, 순위 서열은 있으나, 간격이 같지 않아, 수량화 불가. 즉 평균을 낼 수 없음

ex. 환자의 만족도(불만족/중간/만족)

질병의 중증도(경증/중등도/중증)

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순위 척도는 연속형 자료 아닌가요?

순위 척도는 얼핏 보면 범주형보다는 연속형으로 보입니다.

순위 척도가 연속형인지 범주형인지 모르겠을 때는 평균을 한번 내보세요.

예를 들어, 학년(1-6학년), 연령 (10대/20대/30대 등) 또한 순위 척도에 해당하는 것인데요.

3학년 10명과 5학년 10명을 합쳐서 평균 4학년이라고 할 수 없기 때문에, 학년은 범주형 자료에 해당하게 되는 것입니다.

또 다른 예시를 들어 볼까요?

20대가 30명, 40대가 30명이라고 해서 평균 30대이라고 할 수 없겠죠?

순위 척도는 위아래의 순서는 존재할 뿐입니다.

연속형 자료의 대표적인 예는 키인데요.

10명의 키가 180cm이고 10명의 키가 170cm일 때

평균은 175cm가 되겠죠?

자료의 성격은 변할 수 있습니다.

나이는 연속형 자료입니다.

하지만, 10대, 20대, 30대 등으로 구분하게 되면, 순위 척도가 되고,

미성년과 성년으로 구분하면 명목 척도가 되는데요.

이처럼 변수의 성격은 고정되어있지 않고, 필요에 따라 변형 가능합니다.

이번 포스팅에서는 통계에 들어가기 전 아주 기본적인 내용 중 하나인 자료 분류에 대해 알아보았습니다.

다음 포스팅은 가설을 어떻게 검정하는지에 대해 알아보겠습니다.

2021.08.05 – [임상연구] – 가설을 검정하는 방법

ref. 닥터 배의 술술 보건의학통계

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