Zusammenfassung
Summary IB149_Week 2_Visualising Data
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Notes summarising all the content from lectures and includes worked examples to better understand concepts
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VISUALISING DATATYPES OF DATA
Why do we use ‘Tables and Graphical Summaries’?
● Explore data
○ To start understanding the data
○ To find unusual observations/measurements, and errors: identify potential outliers
○ To start to see trends and patterns in data
● Present data
○ To aid decision making
○ To communicate outcomes in a simple and meaningful manner to clients, customers,
boards, directors, etc.
Types of Data
● Pieces of information we collect about a sample (of subjects) are called random variables
○ Values vary from subject to subject
● Numerical (quantitative)
○ Continuous data - data is found on a range or data that can take any value
■ Height, weight, temperature
○ Discrete data - information that can only take on certain values
■ Score on a test, number of people in a class
● Categorical (qualitative)
○ Binary data - data whose unit can only take two possible values (e.g. True or False)
○ Nominal data - “name and labelled” data which can be divided into various groups that
do not overlap
○ Ordinal data - Ordinal data is a categorical, statistical data type where the variables have
natural, ordered categories
, IDENTIFYING DATA TYPES
Importance of Identifying Data
● To correctly:
○ present, summarise and analyse the data
Examples to Identify Data
● Example 1: How old were you when you first graduated from university?
○ In theory the respondent could write down his or her age to any degree of accuracy, so
this question would yield continuous data
○ But the reality is that people would simply state a whole number of years, so in practice
we would end up with discrete data
● Example 2: How old were you when you first graduated from university?
Answers: < 21, 21-24, 25-28, 29-32, > 32
○ now we have categorical data and, since the categories are ordered, we can go one step
further and say that it is ordinal
Categorical Data
● When dealing with categorical data, we often use numbers to represent categories or groups
○ Makes it easier to deal with data as it avoids spelling errors and we just have numbers
● Each category is represented by a single number and written in a table - coding
Summarising the raw data
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