categorical data是什么意思，categorical data的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
[计] 分类数据；[统计] 分类资料
例句
Aim: To summarize the trend test analysis methods for two-way ordinal categorical data.
目的：探讨双向有序分类数据相关的趋势检验方法。
Basic to any analysis of categorical data is a consideration of how the data was collected.
任何范畴数据分析的基础在于考虑数据是怎样收集的。
The statistical methods for categorical data have been discussed with examples in clinical papers.
以几篇临床论文实例讨论分类断据的统计方法。
They may also be asked to conduct categorical data analysis, robust estimation or survival analysis.
他们也可能会要求进行分类数据分析，稳健估计或生存分析。
Objective To explore the ROC analysis methods for repeated ordinal categorical data in diagnostic test.
目的探讨诊断试验中重复有序分类测量数据的ROC分析方法。
同义词
|grouped data;[计]分类数据；[统计]分类资料
专业解析
分类数据（Categorical Data）详解
1. 定义与核心概念
分类数据（Categorical Data），也称为定性数据（Qualitative Data），是指用于表示事物属性、类别或标签的数据类型。这类数据描述的是对象的特征或所属的组别，其取值通常是有限的、离散的类别名称或标签，而非可测量的数值。例如，一个人的“性别”（男/女/其他）、“血型”（A/B/AB/O）、“喜欢的颜色”（红/蓝/绿等）都属于分类数据。其核心在于对事物进行“分类”或“分组”。
2. 主要类型
分类数据可进一步细分为两种主要子类型：
- 名义数据（Nominal Data）： 类别之间没有内在的顺序或等级关系。类别名称仅用于区分不同组别。例如：
- “国籍”（中国、美国、日本、巴西...）
- “汽车品牌”（丰田、福特、宝马、特斯拉...）
- “支付方式”（现金、信用卡、移动支付...）
- 来源参考：美国国家标准与技术研究院（NIST）的《统计手册》将名义数据定义为“其值仅代表名称的类别数据，没有隐含的顺序”。
- 有序数据（Ordinal Data）： 类别之间存在明确的顺序或等级关系，但类别间的具体差异程度未知或不均匀。例如：
- “教育程度”（小学、初中、高中、大学、研究生）
- “满意度评分”（非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意）
- “衣服尺码”（S、M、L、XL）
- 来源参考：在统计学教材中，如《Introductory Statistics》等普遍著作，有序数据被描述为“类别具有自然顺序，但相邻类别间的间隔不一定相等”。
3. 关键特点
- 离散性： 取值是有限的、互斥的类别。
- 非数值性： 虽然有时用数字编码（如用1代表男，2代表女），但这些数字本身没有数学意义，不能进行加减乘除等算术运算（计算平均值无意义）。
- 描述属性： 描述的是“什么类型”或“属于哪一类”，而非“有多少”。
- 分析方式： 分析分类数据通常使用频数（Frequency）、比例（Proportion）、百分比（Percentage）、列联表（Contingency Table）、卡方检验（Chi-Square Test）等方法，以及可视化工具如条形图（Bar Chart）和饼图（Pie Chart）。
4. 应用场景
分类数据在众多领域至关重要：
- 市场研究： 分析客户群体特征（如年龄段、职业、居住区域）、产品偏好、品牌认知度。
- 社会科学： 研究人口统计特征（性别、种族、婚姻状况）、投票意向、教育背景。
- 医学与生物学： 记录疾病类型、治疗方式、基因型、症状表现。
- 质量控制： 记录产品缺陷类型（划痕、断裂、尺寸不符）。
- 机器学习： 作为特征输入用于分类任务（如垃圾邮件识别、图像分类）。
5. 与数值数据的区别
理解分类数据的关键在于将其与数值数据（Numerical Data）（也称为定量数据 Quantitative Data）区分开来。数值数据表示的是可以测量和计数的数量，可以进行数学运算（如身高、体重、温度、销售额、点击数）。数值数据又可细分为离散型（如家庭成员数量）和连续型（如时间、温度）。分类数据关注“类别归属”，而数值数据关注“数量大小”。
网络扩展资料
分类数据（Categorical Data） 是统计学和数据分析中用于描述非数值型变量的数据类型，其核心特征是将数据划分为互斥的类别或标签。以下是详细解释：
1.定义与特征
- 本质：分类数据通过离散的类别表示对象的属性，例如性别（男/女）、颜色（红/蓝/绿）或产品类型（电子产品/服装/食品）。
- 不可计算性：这类数据无法进行数学运算（如加减乘除），但可统计频次、比例或模式。
2.子类型
分类数据进一步分为两类：
- 名义数据（Nominal Data）：
类别之间无顺序或等级关系。例如：
- 血型（A型、B型、AB型、O型）
- 居住城市（北京、上海、广州）
- 有序数据（Ordinal Data）：
类别存在自然顺序或等级，但差值无明确意义。例如：
- 教育水平（小学、中学、大学）
- 满意度评分（非常不满意、一般、非常满意）
3.与数值数据的区别
- 数值数据（Numerical Data）：可量化且支持数学运算，如年龄、温度、收入等。
- 关键差异：分类数据描述“是什么”，数值数据描述“有多少”。
4.应用场景
- 数据分析：用于频数统计、交叉表分析（如性别与购买行为的关系）。
- 机器学习：需将分类数据编码为数值（如独热编码）以供模型处理。
- 调查研究：问卷中的选择题（如职业类型、品牌偏好）常为分类数据。
5.示例
- 二元分类：是否订阅服务（是/否）。
- 多分类：电影类型（喜剧、动作、科幻）。
- 有序分类：疼痛程度分级（轻度、中度、重度）。
若需进一步了解如何处理或分析分类数据，可参考统计学教材或数据分析工具（如Python的Pandas库）。
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