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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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[통계] 자료의 형태 – 범주형 자료, 수치형 자료, 척도
연속형자료 (continuous data)는 연속적인 값을 갖는 데이터를 말하는데,. 예를 들면 신장, 체중, 혈압과 같은 데이터입니다. 이러한 자료의 형태에 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 3/27/2022
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범주형 자료(Categorical data/Qualitative data) – velog
범주형 자료는 수치로 측정이 불가능한 자료를 말한다. 예를 들어 성별,지역, 혈액형 등이 있다. 하지만 그렇다고 범주형 자료가 숫자로 표현이 …
Source: velog.io
Date Published: 12/14/2022
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범주형과 연속형 자료 – Eternal healthy life
범주형 자료인지 연속형 자료인지는 통계 분석의 tool을 결정할 때 중요한 기준이 되기 때문이죠. 독립변수가 범주형이고 종속변수가 연속형 자료일 …
Source: multi.tistory.com
Date Published: 1/18/2022
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2.2 범주형 데이터 처리 – 데이터 사이언스 스쿨
범주형 데이터는 ‘A’, ‘B’, ‘C’와 같이 종류를 표시하는 데이터를 말한다. 카테고리(category( 데이터라고도 부른다. 다음과 같은 데이터는 모두 범주형 데이터의 예다.
Source: datascienceschool.net
Date Published: 7/17/2021
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통계_범주형 자료, 양적 자료, 명목형 , 순서형, 연속형 … – 눈꽃
① 범주형 자료: 자료가 가질 수 있는 값이 몇 개의 범주로 국한되는 경우, 이러한 자료를 범주형(categorical)이라고 합니다! 범주형 자료는 다시 …
Source: lucete1504.tistory.com
Date Published: 2/8/2021
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범주형 자료 – [정보통신기술용어해설]
Qualitative Data, 질적 자료, 질적 데이터, 질적 변수, Categorical Variable, 범주 변수, 범주형 변수 · Top · 기초과학 · 수학 · 확률/통계 · 통계학 …
Source: www.ktword.co.kr
Date Published: 12/17/2021
View: 55
범주형 자료 명목형 자료 : 전공, 성별, 출생도, 혈액형 (질적 자료 …
범주형 자료. 명목형 자료 : 전공, 성별, 출생도, 혈액형. (질적 자료) 순위형 자료 : 선호도 조사 (ex. 매우 좋다, … , 매우 싫다.) 수치형 자료.
Source: contents.kocw.or.kr
Date Published: 1/14/2022
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6 장 범주형 자료 분석 | 의학통계 – Big data Lab.
분할표 (contingency table): 범주형 자료의 분석에 사용하는 테이블 형태의 자료. 열 또는 행은 요인(범주형 변수)의 수준; 셀은 요인의 각 수준에 해당되는 관측치의 …
Source: bigdata.dongguk.ac.kr
Date Published: 4/8/2021
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주제에 대한 기사 평가 범주 형 자료
- Author: 강서대학교 빅데이터경영학과 이상철 교수
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- Date Published: 2019. 3. 19.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=CrrqCAUEwKs
[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, 척도통계 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
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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2.2 범주형 데이터 처리 — 데이터 사이언스 스쿨
DesignMatrix with shape (4, 4) Columns: [“C(x, levels=[‘A’, ‘B’, ‘AB’, ‘O’])[A]”, “C(x, levels=[‘A’, ‘B’, ‘AB’, ‘O’])[B]”, “C(x, levels=[‘A’, ‘B’, ‘AB’, ‘O’])[AB]”, “C(x, levels=[‘A’, ‘B’, ‘AB’, ‘O’])[O]”] Terms: “C(x, levels=[‘A’, ‘B’, ‘AB’, ‘O’])” (columns 0:4) (to view full data, use np.asarray(this_obj))
통계_범주형 자료, 양적 자료, 명목형 , 순서형, 연속형, 이산형, 구간형, 비율형 자료
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 자료의 특성이 의미 있게 표현됨으로써 필요한 정보를 제공할 수 있어야 합니다. 특히 자료의 양이 클 때에는 자료를 요약하지 않고 그 특성을 파악하는 것은 매우 어려운 일이라고 볼 수 있죠. 이러한 문제에 사용되는 방법으로는 ‘수치’를 사용하거나 ‘그래프’를 사용해서 자료를 가공하는 통계적 방법을 고려해 볼 수 있습니다~
1. 자료의 종류
: 자료의 종류에 따라 활용할 때, 정리하고 요약하는 방법이 다르게 사용될 수 있습니다! 따라서 자료를 정리하기에 앞서 우리가 가진 자료의 종류의 명확한 구분이 필요합니다!
자료의 종류 구분도
위 내용을 자세하게 설명해보겠습니다!
① 범주형 자료: 자료가 가질 수 있는 값이 몇 개의 범주로 국한되는 경우 , 이러한 자료를 범주형(categorical)이라고 합니다! 범주형 자료는 다시 명목(nominal)형과 순서(ordinal)형으로 나누어집니다!
명목형 자료는 순서가 없는 범주를 가지는 경우 를 말하며, 예시로는 남자와 여자로 나누어지는 성별이라든가 A형, B형, AB형, O형으로 나누어지는 혈액형 등을 들 수 있습니다.
이와 구분되는 개념으로서 고유한 순서를 갖는 자료 는 순서형 자료라고 합니다! 순서형 자료의 예시로는 소형, 중형, 대형 등의 크기나 매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족 등의 만족도에 관한 likert 5점 척도 등이 있습니다!
명목형 자료와 순서형 자료를 구분해봅시다!
Q1.어떤 집단에 속하는 개체들에 대하여 미혼, 기혼, 사별, 이혼 등으로 결혼상태를 조사하는 경우 이 자료는 어떤 자료형에 해당할까요?
Q2. 기독교, 천주교, 불교 등으로 종교를 조사한 자료는 어떤 자료형에 해당할까요?
Q3. 지체 장애인에 대해 장애 등급을 1급부터 6급까지로 조사한 자료는 어떤 자료형에 해당할까요?
정답은 다음과 같습니다!
A1. 명목형 자료
A2. 명목형 자료
A3. 순서형 자료
문제가 어렵지 않아서 모두 다 잘 맞추셨을 거라고 생각합니다!!
그럼 다음 자료의 종류에 대해서 알아봅시다!
② 양적 자료
: 자료에 수치적인 의미가 있어서 연산이 가능한 경우 , 이러한 자료를 양적(quantitive) 자료라고 합니다! 양적 자료는 연속(continuous)형과 이산(discrete)형으로 다시 나누어 지는데, 특정 사건의 횟수 등과 같이 몇 개의 다른 값만을 가지는 경우 가 이산형 자료이고, 키나 몸무게처럼 어떤 구간 내에서 모든 값을 가질 수 있는 경우는 연속형 자료입니다!
하지만 연속형 자료를 생각해보면, 현실에서는 특정의 한계 때문에 어떤 구간 내의 모든 값을 가질 수 있는 자료를 만들 수는 없습니다. 예를 들면 몸무게를 측정할 때, 70.3이나 70.7 등으로 소수점 뒷자리를 잘라서 표현하지, 70.375984… 등으로 표현하지는 않습니다! 하지만 본질적으로 구간 내의 모든 값을 가질 수 있는 자료가 양적인 의미를 가지고 측정 되는 경우 흔히 연속형 자료로 간주하게 됩니다! 키도 마찬가지로 생각할 수 있겠죠!
:양적 자료는 또 구간형(interval) 자료와 비율형(ratio) 자료로 나누기도 합니다. 구간형 자료는 차이는 의미가 있으나, 비율은 의미가 없는 자료 를 뜻합니다! 이렇게 설명하면, 무슨 이야기인지 잘 이해하기 힘드실 것 입니다 ㅠ 예시를 들어보면 조금 더 이해가 수월하실 텐데, 구간형 자료는 온도나 연도가 대표적인 예시라고 볼 수 있습니다. 섭씨 20도와 섭씨 10도는 섭씨로 10도 차이가 나지만 20도가 10도보다 2배 더 높은 온도라고 보지 않으며, 서기 2000년이 서기 1000년의 2배라고 보지도 않습니다. (섭씨 0도는 화씨로는 32도이고, 서기 0년은 단기로는 2333년입니다. 이렇게 섭씨와 서기 등 온도나 연도는 임의로 설정한 단위 체계를 사용하므로 ‘~배’가 의미가 없는 것이죠! 이 말이 ‘비율은 의미가 없다’라고 이해할 수 있습니다~ 하지만 기상캐스터가 “오늘 날씨는 어제보다 ‘2도’정도 높습니다”와 같이 얘기하는 건 자주 듣습니다. 그 이유는 구간형 자료인 온도는 ‘차이’에는 의미가 있기 때문이죠!)
구간형 자료의 특징은의 0 값이 아무것도 없는 절대적인 0을 뜻하지 않는다는 것입니다! 이 말이 이해하기 어려우시다면 이렇게 생각해보시면 됩니다! 섭씨 0도가 온도가 없는 상태를 의미하나요? 서기 0년이 시간이 시작된 절대적인 시점인가요? 그건 아니죠! 앞서 말씀드렸듯, 섭씨 0도는 화씨로는 32도이고, 서기 0년은 단기로는 2333년이기 때문입니다~
이제 비율형 자료에 대해서 알아봅시다!
비율형 자료는 값의 차이도 의미가 있고, 동시에 비율도 의미가 있는 자료 를 말합니다! 구간형 자료와는 ‘값의 차이가 의미가 있다는’점은 동일하지만 ‘비율도 의미가 있는 점’은 차이점이라고 볼 수 있겠죠~ 또한 비율형 자료에서는 0의 값이 아무 것도 없는 상태를 의미한다는 것도 차이가 있습니다! 몸무게 0kg은 무게가 없는 것이고, 이를 파운드로 변환하여도 0lb입니다. 길이 0cm도 길이가 없는 것이고 이를 inch나 mm로 변환해도 값은 0으로 변함없습니다!
이렇듯 대부분의 양적 자료는 비율형이라는 것은 쉽게 알 수 있습니다! 구간형의 자료로 차이(difference)를 구하면 이것은 비율형이 됩니다!
구간형 자료 비율형 자료 0의 값 아무것도 없는 절대적인 0을 뜻 X 아무것도 없는 절대적인 0을 뜻함 차이의 의미 O O 비율의 의미 X O
이번 포스팅에서는 자료의 종류에 대해서 범주형 자료와 양적 자료, 그 안에 구분되는 여러 자료의 종류에 대해서 살펴보았는데, 여러분의 궁금증이 조금이나마 해소되었으면 좋겠습니다!
긴 글 읽어주셔서 감사합니다!
6 장 범주형 자료 분석
6.7.1 data
University of Adelaide에서 237명의 학생을 대상으로 설문조사한 결과
변수 및 속성 변수(요인) 설명 수준 Sex 성별 “Male”, “Female” Exer 운동의 빈도 “Freq”, “Some”, “None” Smoke 흡연의 정도 “Heavy”, “Regul”, “Occas”, “Never”
library (MASS) (MASS) head (survey) (survey)
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