Βίντεο: What they won't teach you in calculus 2024
Πριν επιχειρήσετε περιγράψτε τα δεδομένα σας σε R, πρέπει να βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα σας είναι στη σωστή μορφή. Αυτό σημαίνει ότι
-
Βεβαιωθείτε ότι όλα τα δεδομένα σας περιέχονται σε ένα πλαίσιο δεδομένων (ή σε ένα διάνυσμα αν είναι μια μόνο μεταβλητή)
-
Βεβαιωθείτε ότι όλες οι μεταβλητές είναι σωστού τύπου
-
Ελέγξτε ότι όλες οι τιμές επεξεργάζονται σωστά
Ορισμένα δεδομένα μπορούν να έχουν μόνο έναν περιορισμένο αριθμό διαφορετικών τιμών. Για παράδειγμα, οι άνθρωποι μπορούν να είναι άνδρες ή γυναίκες, και μπορείτε να περιγράψετε τους περισσότερους τύπους μαλλιών με μερικά μόνο χρώματα.
Μερικές φορές περισσότερες τιμές είναι θεωρητικά δυνατές αλλά όχι ρεαλιστικές. Για παράδειγμα, τα αυτοκίνητα μπορούν να έχουν περισσότερους από 16 κυλίνδρους στις μηχανές τους, αλλά δεν θα βρείτε πολλά από αυτά. Με τον ένα ή τον άλλο τρόπο, όλα αυτά τα δεδομένα μπορούν να θεωρηθούν ως κατηγορικά . Με αυτόν τον ορισμό, τα κατηγορικά δεδομένα περιλαμβάνουν επίσης και τα κανονικά δεδομένα.
Από την άλλη πλευρά, έχετε δεδομένα που μπορούν να έχουν απεριόριστο αριθμό πιθανών τιμών. Αυτό δεν σημαίνει απαραίτητα ότι οι τιμές μπορεί να είναι οποιαδήποτε αξία θέλετε. Για παράδειγμα, τα χιλιόμετρα ενός αυτοκινήτου εκφράζονται σε μίλια ανά γαλόνι, συχνά στρογγυλεμένα σε ολόκληρο το μίλι. Ωστόσο, η πραγματική τιμή θα είναι ελαφρώς διαφορετική για κάθε αυτοκίνητο.
Το μόνο που καθορίζει πόσες πιθανές τιμές επιτρέπετε είναι η ακρίβεια με την οποία εκφράζετε τα δεδομένα. Τα δεδομένα που μπορούν να εκφράζονται με οποιοδήποτε επιλεγμένο επίπεδο ακρίβειας είναι συνεχή . Και τα δεδομένα με κλιμάκωση διαστήματος και τα δεδομένα κλιμάκωσης αναλογίας είναι συνήθως συνεχή δεδομένα.
Η διάκριση μεταξύ κατηγορικών και συνεχών δεδομένων δεν είναι πάντα ξεκάθαρη. Η ηλικία είναι, στην ουσία, μια συνεχής μεταβλητή, αλλά συχνά εκφράζεται στον αριθμό των ετών από τη γέννηση.
Έχετε ακόμα πολλές πιθανές αξίες, αν το κάνετε αυτό, αλλά τι συμβαίνει αν κοιτάξετε την ηλικία των παιδιών στο τοπικό λύκειο; Ξαφνικά έχετε μόνο πέντε, ίσως έξι, διαφορετικές τιμές στα δεδομένα σας. Σε αυτό το σημείο, μπορείτε να αξιοποιήσετε περισσότερο την ανάλυσή σας εάν αντιμετωπίζετε αυτά τα δεδομένα ως κατηγορηματικά.
Κατά την περιγραφή των δεδομένων σας, πρέπει να κάνετε τη διάκριση μεταξύ των δεδομένων που επωφελούνται από τη μετατροπή σε παράγοντα και των δεδομένων που πρέπει να παραμείνουν αριθμητικά. Εάν μπορείτε να δείτε τα δεδομένα σας ως κατηγοριοποιημένα, μετατρέποντάς τα σε έναν παράγοντα βοηθά στην ανάλυση τους.