I dati possono essere complicati.
Esistono dati strutturati e non strutturati, dati qualitativi (o categorici) e dati quantitativi (o numerici). Le variabili quantitative possono essere discrete o continue. Questo articolo esplora la differenza tra dati discreti e continui.
Le variabili discrete assumono valori contabili e distinti, mentre le variabili continue possono assumere qualsiasi valore all'interno di un insieme di dati. Comprendere il concetto di dati discreti vs. continui ti aiuterà a identificare le opportunità per ciascuno. Puoi sfruttare queste informazioni per ottenere migliori intuizioni sui dati, che tu sia un data scientist, un data analyst, un data engineer o semplicemente un appassionato di numeri.
Le organizzazioni utilizzano software di analisi statistica per scoprire intuizioni dai tipi di dati discreti e continui e semplificare l'analisi dei dati complessi.
Qual è la differenza tra dati continui e discreti?
I dati discreti consistono in variabili numeriche che sono numeri interi, concreti, con valori fissi determinati dal conteggio, come il numero di persone in un team. I dati continui consistono in numeri complessi e valori di dati variabili misurati su un intervallo di tempo specifico, come il tempo impiegato per correre una maratona.
Un modo semplice per comprendere la differenza tra i due è visualizzare un grafico discreto vs. un grafico continuo. Dai un'occhiata a questo diagramma a dispersione rispetto a un grafico a linee.
Quando raccogli un insieme di numeri arrotondati e definiti, appariranno sul grafico simili a quelli a sinistra. I dati discreti si riferiscono a elementi individuali e contabili (variabili discrete).
Quando si misura un certo flusso di dati con un intervallo di risultati complesso, i risultati vengono mostrati con una linea come intervallo di dati (vedi: grafici a destra). I dati continui si riferiscono al cambiamento nel tempo, coinvolgendo concetti che non sono semplicemente contabili ma richiedono misurazioni dettagliate (variabili continue).
Alcuni sinonimi della parola discreto sono disconnesso, separato e distinto. Questi sinonimi potrebbero essere facilmente utilizzati per saperne di più sui dati discreti.
Approfondiamo ciascun tipo di dato per comprendere meglio i dati discreti e continui.
Che cosa sono i dati discreti?
I dati discreti si riferiscono a cifre contabili, individualizzate e non divisibili in statistica. Questi punti dati esistono solo in incrementi impostati. Gli analisti dei dati e gli statistici visualizzano i dati discreti utilizzando grafici a barre, istogrammi, grafici a linee e grafici a torta.
I dati discreti rappresentano variabili discrete, che puoi contare in un tempo finito. La caratteristica chiave qui è che queste variabili sono contabili anziché misurabili.
Ad esempio, se tracci il numero di flessioni che fai ogni giorno per un mese, il numero di flessioni è un numero intero che non puoi suddividere in parti più piccole. Detto ciò, il tuo conteggio giornaliero è un dato discreto.
Esempi di dati discreti
I dati discreti possono essere qualitativi o quantitativi. Alcuni esempi quantitativi di dati discreti sono:
- Numero di recensioni di prodotti: Discreto perché le recensioni sono contabili e devono essere numeri interi senza frazioni.
- Numero di biglietti venduti in un giorno: Discreto poiché puoi vendere solo biglietti interi, senza valori intermedi.
- Numero di studenti nella tua classe: Discreto poiché gli studenti possono essere contati solo come unità complete, non frazioni.
- Numero di dipendenti in un'azienda: Discreto perché i dipendenti sono contabili come individui interi.
I dati discreti possono anche essere qualitativi. La nazionalità che selezioni su un modulo è un dato discreto. Quando raggruppate, le nazionalità di tutti nel tuo luogo di lavoro possono essere informazioni preziose per valutare le tue pratiche di assunzione.
Un altro esempio di dati qualitativi discreti sono i dati che raccogli utilizzando scale a scorrimento. Immagina di raccogliere dati sulle recensioni dei prodotti dagli utenti. Puoi creare punti dati ordinali, come facile da usare, neutro e non facile. Visualizzare questi dati ti aiuta a quantificare i dati qualitativi.
Il censimento nazionale consiste in dati discreti, sia qualitativi che quantitativi. Contare e raccogliere queste informazioni identificative approfondisce la nostra comprensione della popolazione. Ci aiuta a fare previsioni mentre documentiamo la storia. Questo è il potere dei dati discreti.
Ora è il momento di ricevere notizie e intrattenimento SaaS-y con la nostra newsletter di 5 minuti, G2 Tea, con leader ispiratori, opinioni forti e previsioni audaci. Iscriviti qui sotto!
Vuoi saperne di più su Software di analisi statistica? Esplora i prodotti Analisi Statistica.
Che cosa sono i dati continui?
I dati continui sono un tipo di dati numerici che si riferiscono al numero non specificato di misurazioni possibili tra due punti realistici.
Questi numeri non sono sempre puliti e ordinati come quelli nei dati discreti, poiché di solito vengono raccolti da misurazioni precise. Nel tempo, misurare un particolare soggetto ci consente di creare un intervallo definito in cui possiamo ragionevolmente aspettarci di raccogliere più dati.
I dati continui riguardano l'accuratezza. Quindi, le variabili continue spesso portano punti decimali, con il numero a destra esteso il più possibile. Questi punti decimali offrono una misurazione esatta tra due punti dati definiti. Questo livello di dettaglio è fondamentale per scienziati, medici e produttori, per citarne alcuni. L'analisi della regressione è uno dei tipi più comuni di analisi dei dati continui.
Quando pensi a esperimenti o studi che coinvolgono misurazioni costanti, è probabile che siano variabili continue in una certa misura. Se hai un numero come "2.86290" da qualche parte su un foglio di calcolo, non è un numero a cui potresti essere arrivato rapidamente: pensa a dispositivi di misurazione come cronometri, bilance, termometri, ecc.
Esempi di dati continui
Alcuni esempi di dati continui sono:
- Velocità del vento giornaliera: Continua perché la velocità del vento può assumere qualsiasi valore all'interno di un intervallo, inclusi i decimali.
- Temperatura del congelatore: Continua poiché può variare ed essere misurata a qualsiasi livello di precisione desiderato, comprese le frazioni di grado.
- Durata delle chiamate al servizio clienti: Continua poiché la durata può essere qualsiasi valore, misurata in frazioni di secondo.
- Misure e peso delle scatole dei prodotti: Continui poiché sia le dimensioni che il peso possono essere misurati con grande precisione, inclusi i valori decimali.
Non tutti gli esempi di dati continui rientrano perfettamente in una linea retta. Tuttavia, un intervallo diventa più evidente nel tempo e puoi scommettere che nuovi punti dati rimarranno all'interno di quei parametri.
Come capire se qualcosa è discreto o continuo
Sia i dati discreti che quelli continui sono importanti per l'analisi statistica. Le differenze chiave tra loro devono essere comprese prima di trarre conclusioni o fare supposizioni sul tipo di dati.
Caratteristiche dei dati discreti
I dati discreti sono spesso utilizzati in analisi statistiche semplici perché sono facili da riassumere e calcolare. Diamo un'occhiata ad alcune delle altre caratteristiche chiave dei dati discreti.
- Finiti, contabili e non divisibili: I dati discreti includono variabili discrete che sono numeri finiti, numerici e non negativi (5, 10, 15, e così via).
- Facili da visualizzare: I dati discreti possono essere facilmente visualizzati e dimostrati utilizzando metodi statistici semplici come grafici a barre, grafici a linee o grafici a torta.
- Possono essere categorici: I dati discreti possono anche essere categorici - contenenti un numero finito di valori di dati, come il genere di una persona.
- Facili da distribuire: I dati discreti sono distribuiti discretamente in termini di tempo e spazio. Le distribuzioni discrete rendono più pratica l'analisi dei valori discreti.
Caratteristiche dei dati continui
A differenza dei dati discreti, i dati continui possono essere numerici o distribuiti su data e ora. Questo tipo di dati utilizza metodi avanzati di analisi statistica considerando il numero infinito di valori possibili. Le caratteristiche chiave dei dati continui sono:
- Cambia nel tempo: I dati continui cambiano nel tempo e possono avere valori diversi in diversi intervalli di tempo.
- Possono o non possono avere decimali: I dati continui comprendono variabili casuali che possono o non possono essere numeri interi.
- Visualizzati con grafici a linee o skew: I dati continui vengono misurati utilizzando metodi di analisi dei dati come grafici a linee e skew.
Qual è la differenza tra dati discreti e continui?
Categorizzare accuratamente i tuoi dati influenza sia il tuo approccio all'analisi che gli strumenti che scegli. Se le informazioni fornite finora sembrano travolgenti, non preoccuparti: questa tabella semplifica tutto, aiutandoti a determinare facilmente in quale categoria rientrano i tuoi dati.
| Dati discreti | Dati continui | |
| Valore | Contabile e finito | Qualsiasi valore misurato all'interno di un intervallo specifico |
| Componenti | Valori di dati ordinali e interi | Punti dati quantitativi come frazioni, numeri decimali e percentuali |
| Contabilità e misurabilità | Contati su qualcosa di semplice come una linea numerica | Misurati utilizzando strumenti e metodi di misurazione approfonditi come curve e skew |
| Analisi statistica | Le misure comunemente utilizzate includono la moda, la mediana e la media | Le misure statistiche includono la deviazione standard e la varianza oltre alla media, mediana e moda |
| Divisibilità | Non divisibile | Subdivisibile |
| Granularità | Meno | Più |
| Natura | Rimane costante su un intervallo di tempo specifico | Varia nel tempo e può avere valori separati in qualsiasi momento |
| Esempi comuni | Il numero di studenti, il numero di bambini, la misura delle scarpe, ecc. | Altezza, peso, lunghezza, tempo, temperatura, età, ecc. |
| Applicazioni tipiche | Produzione, e-commerce e istruzione | Finanza, ricerca scientifica e monitoraggio ambientale |
Se non sei ancora sicuro se stai trattando con dati discreti o continui, considera di porti le seguenti domande:
- Puoi sommare i dati?
- Puoi quantificare i dati?
- Puoi suddividere i dati e ha ancora senso?
Qual è: variabile discreta o continua?
Ci sono momenti in cui le variabili continue possono essere trattate come variabili discrete. Pensaci: l'età è discreta o continua? Dato che conosci l'ora di nascita, puoi misurare accuratamente l'età di qualcuno fino al secondo. L'età è una variabile continua in questo caso. Tuttavia, di solito non ci preoccupiamo dell'età esatta di qualcuno, quindi l'età è trattata come una variabile discreta, contata in anni.
Come differenziare tra variabili discrete e continue
Il modo più semplice per comprendere la differenza tra variabili discrete e continue è controllare la contabilità. Possiamo sederci e contare tutti i valori possibili della variabile? Ad esempio, non puoi contare ogni valore mentre misuri la temperatura. I numeri continueranno fino all'infinito. Queste variabili sono continue. Se stai contando il numero di case nel tuo isolato, otterrai valori discreti.
L'importanza dei dati continui e discreti
Solo perché abbiamo messo un "contro" nel titolo non significa che sia una competizione (anche se non ti fermeremo dal fare magliette "Team Discrete" o "Team Continuous").
Sia i dati continui che quelli discreti sono ugualmente preziosi per i raccoglitori di dati, e incontrerai momenti ogni giorno che portano a misurazioni che potrebbero contribuire a entrambi i tipi di dati. Qualsiasi ricerca ben arrotondata è formata combinando questi due insiemi unici di dati.
Ora che sai come identificare i dati discreti e continui, speriamo che ti diverta a dimostrare queste abilità, sia nominandoli con i tuoi colleghi che utilizzando questa conoscenza per informare la tua ricerca.
Ora che hai imparato sui dati continui e discreti, è il momento di conoscere la differenza tra dati strutturati e non strutturati — due tipi di dati essenziali utilizzati nell'analisi statistica.
Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2019. È stato aggiornato con nuove informazioni.
