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A variable, usually notated by capital letters such as X and Y, is a characteristic or measurement that can be determined for each member of a population. Data are the actual values of variables. They may be numbers, or they may be words. Datum is a single value.

Data are classified based on whether they are measurable or not. Categorical data cannot be measured; instead, it can be divided into categories. For example, if Y denotes a person's party affiliation, some examples of Y include Republican, Democrat, and Independent. Y is categorical data. Categorizing a population-based on hair color, age, sex, blood group are examples of categorical data.

In some cases, categorical data can be ordered in a particular fashion, and these fall under the ordinal category. Consider the list of the top five national parks in the United States. The top five national parks can be ranked from one to five, but the differences between the data are not measurable. Another example is a cruise survey where the responses to questions about the cruise are "excellent," "good," "satisfactory," and "unsatisfactory." These responses are ordered from the most desired response to the least desired. However, the differences between the two pieces of data cannot be measured.

This text is adapted from Openstax, Introductory Statistics, Section 1.1 Definitions of Statistics, Probability, and Key Terms

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Data ClassificationCategorical DataOrdinal DataVariablesPopulationMeasurable DataParty AffiliationHair ColorAgeSexBlood GroupRankingSurvey ResponsesStatistics Definitions

Du chapitre 1:

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1.2 : How Data are Classified: Categorical Data

Comprendre les statistiques

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1.1 : Introduction aux statistiques

Comprendre les statistiques

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1.3 : Comment les données sont classées : Données numériques

Comprendre les statistiques

27.1K Vues

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1.4 : Échelle de mesure nominale

Comprendre les statistiques

27.2K Vues

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1.5 : Échelle de mesure ordinale

Comprendre les statistiques

22.4K Vues

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1.6 : Niveau d’intervalle de mesure

Comprendre les statistiques

14.1K Vues

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1.7 : Ratio de niveau de mesure

Comprendre les statistiques

17.1K Vues

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1.8 : Recueil de données via des observations

Comprendre les statistiques

11.6K Vues

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1.9 : Recueil de données via des expériences

Comprendre les statistiques

23.6K Vues

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1.10 : Recueil de données via une enquête

Comprendre les statistiques

6.3K Vues

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1.11 : Méthode d’échantillonnage aléatoire

Comprendre les statistiques

10.9K Vues

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1.12 : Méthode d’échantillonnage systématique

Comprendre les statistiques

9.9K Vues

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1.13 : Méthode d’échantillonnage de convenance

Comprendre les statistiques

8.5K Vues

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1.14 : Méthode d’échantillonnage stratifié

Comprendre les statistiques

11.6K Vues

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1.15 : L’échantillonnage en grappes

Comprendre les statistiques

11.5K Vues

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