Wenn Forscher ein Konzept untersuchen, müssen sie Daten darüber sammeln. Diese Daten können viele Formen annehmen und verschiedene Werte repräsentieren, wie Größe, Gewicht, Haarfarbe und Meinungen. Das Sammeln von Daten ist nur der Anfang einer Reise, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Der nächste Schritt besteht darin, den Datentyp, mit dem Sie arbeiten, zu klassifizieren und zu verstehen, um ihn besser interpretieren zu können.
Wenn Sie Daten sammeln, können diese in zwei Hauptkategorien eingeteilt werden:
- Kategorische Daten
- Numerische Daten
In diesem Artikel haben wir alle notwendigen Informationen zusammengetragen, um kategorische Daten vollständig zu verstehen und zu verstehen, wie sie für Ihre Forschungsprojekte von Nutzen sein können. Fangen wir an!
Was sind kategorische Daten?
Kategoriale Daten beziehen sich auf eine Art von Informationen, die auf der Grundlage ihrer Namen oder Bezeichnungen gespeichert und identifiziert werden können. Es handelt sich um eine Form von qualitativen Daten, die in Kategorien gruppiert werden können, anstatt numerisch gemessen zu werden. Dieser Datentyp besteht aus kategorischen Variablen, die Dinge wie das Geschlecht einer Person, ihren Heimatort usw. angeben. Kategoriale Messungen werden nicht als Zahlen, sondern als Beschreibungen in natürlicher Sprache bereitgestellt.
Manchmal können Zahlen diese Daten darstellen, aber diese Zahlen haben keine mathematische Bedeutung. Hier sind einige Beispiele für kategorische Daten:
- Geburtsdatum
- Bevorzugter Sport
- Postleitzahl
- Haarfarbe
- Höhe
In den obigen Beispielen sind sowohl das Geburtsdatum als auch die Postleitzahl Zahlen. Aber auch wenn sie Zahlen enthalten, sind die Daten kategorisch, da sie nicht quantitativ manipuliert werden können, wie Zahlen und Beträge.
Profi-Tipp: Die Berechnung des Durchschnitts ist eine einfache Methode, um festzustellen, ob es sich bei den angegebenen Daten um kategorische oder numerische Daten handelt. Wenn Sie einen Durchschnitt berechnen können, handelt es sich um numerische Daten. Wenn Sie das nicht können, handelt es sich um kategorische Daten.
Kategoriale Daten werden häufig in Bereichen wie der Marketingforschung und den Sozialwissenschaften verwendet, um Gruppen anhand von qualitativen Merkmalen zu klassifizieren und zu analysieren.
Bevor wir fortfahren, laden wir Sie ein, die verschiedenen Beispiele für qualitative Daten im Bildungswesen in unserem jüngsten Artikel zu erkunden, in dem wir uns mit verschiedenen Beispielen befassen, die ein tieferes Verständnis von Lernumgebungen und Schülererfahrungen ermöglichen.
Arten von kategorischen Daten
Kategoriale Daten umfassen oft Werte und Beobachtungen, die kategorisiert oder gruppiert werden können. Es gibt insbesondere zwei Arten von kategorischen Daten:
Lassen Sie uns diese im Detail erkunden.
Nominale Daten
Nominale Daten sind eine Art von Daten, die aus Kategorien bestehen, die nicht geordnet oder eingestuft werden können. Sie werden auch als Nominalskala bezeichnet. Nominale Daten können in keiner Weise geordnet oder gemessen werden, aber sie können manchmal sowohl qualitativ als auch quantitativ sein. Beispiele für nominale Daten sind Symbole, Wörter, Buchstaben und das Geschlecht einer Person.
Ordinale Daten
Ordinale Daten sind eine Kategorie von Daten, die eine natürliche Ordnung aufweisen. Sie wird häufig in Umfragen, Fragebögen und in Bereichen wie Finanzen und Wirtschaft verwendet. Ordinale Daten zeichnen sich dadurch aus, dass es unmöglich ist, den Unterschied zwischen den Datenwerten zu bestimmen. Ein Beispiel sind Kleidergrößen (klein, mittel und groß sind keine messbaren Unterschiede, aber sie sind eindeutig geordnet, um Größenvergleiche zu ermöglichen).
Wussten Sie das schon? Balkendiagramme und Kuchendiagramme eignen sich in der Regel am besten für die Darstellung dieser Art von Daten. Denken Sie daran, wenn Sie einen Bericht oder ein Dashboard mit dieser Art von Daten erstellen!
Merkmale von kategorischen Daten
Kategoriale Daten haben bestimmte Merkmale, die es ermöglichen, sie zu klassifizieren und besser zu verstehen. Im Folgenden finden Sie einige allgemeine Merkmale mit kurzen Erklärungen, die Ihnen helfen, sie effektiver zu verwalten:
- Typ/Kategorie: Wie bereits erwähnt, ist die gebräuchlichste Art der Gliederung die nach den beiden Haupttypen von kategorialen Daten: nominale Daten und ordinale Daten. Nominale Daten, auch benannte Daten genannt, werden zur Benennung von Variablen verwendet, während ordinale Daten einer Skala oder Reihenfolge folgen.
- Qualitativität: Sie ist qualitativ. Mit anderen Worten: Sie beschreiben ein Ereignis mit Worten und nicht mit Zahlen.
- Natur: Je nach Art können kategoriale Daten in binäre und nicht-binäre Kategorien unterteilt werden. Eine binäre Frage hat zwei mögliche Antworten, z. B. ja oder nein, während eine nicht-binäre Frage mehr als zwei Antworten bietet, z. B. vielleicht.
- Numerische Werte: Obwohl sie qualitativ sind, enthalten sie oft numerische Werte. Diese Werte weisen jedoch keine quantitativen Datenmerkmale auf, so dass sie nicht in arithmetischen Funktionen verwendet werden können.
- Grafische Analyse: Zur visuellen Analyse können Sie ein Torten- und ein Balkendiagramm verwenden. Ein Balkendiagramm gibt an, wie oft etwas vorkommt, während ein Tortendiagramm Prozentsätze anzeigt. Beide Methoden werden nach der Gruppierung der Daten in einer Tabelle angewendet.
Wir hoffen, dass dies die wichtigsten Merkmale kategorischer Daten verdeutlicht. Wenn Sie jedoch ein besseres Verständnis wünschen, haben wir einige Beispiele zur weiteren Veranschaulichung des Konzepts bereitgestellt.
Beispiele für kategoriale Daten
Nehmen wir an, Sie veranstalten eine Party und möchten sicherstellen, dass jeder einen Kaffee bekommt. Sie verschicken eine Umfrage, in der Sie die Teilnehmer nach ihrer bevorzugten Kaffeesorte fragen, und stellen die Ergebnisse in einer Tabelle zusammen, wie unten gezeigt:
| Favorit Kaffee | Frequenz |
| Latte | 4 |
| Espresso | 15 |
| Cappuccino | 2 |
| Schwarzer Kaffee | 10 |
Frage: Sind die Daten in der Tabelle kategorisch?
Antwort: Ja! Es handelt sich um kategorische Daten, da sie in Gruppen unterteilt sind, wie z.B. Lieblingskaffee.
Ein anderes Beispiel könnte sein:
Stellen Sie sich vor, Sie führen eine Umfrage durch, um zu erfahren, welche Verkehrsmittel die Menschen in einer Stadt für den Weg zur Arbeit bevorzugen. Die Frage könnte lauten:
„Was ist Ihr wichtigstes Verkehrsmittel auf dem Weg zur Arbeit?“
Die möglichen Antworten (kategorische Daten) sind:
- Auto
- Fahrrad
- Öffentliche Verkehrsmittel
- Wandern
- Motorrad
Wenn 100 Personen auf Ihre Umfrage antworten, könnten Sie die Daten wie folgt kategorisieren:
| Auto | 40 |
| Fahrrad | 15 |
| Öffentliche Verkehrsmittel | 25 |
| Wandern | 10 |
| Motorrad | 10 |
In diesem Fall ist„Verkehrsmittel“ die kategoriale Variable, und die Antworten stellen verschiedene Kategorien dar.
Wenn wir diese Daten in einen Bericht einfügen möchten, würde dieser wie folgt aussehen:
Analyse kategorischer Daten
Die Analyse dieses Datentyps erfordert spezielle Tools und Ressourcen, die es Forschern ermöglichen, die gesammelten Informationen vollständig zu nutzen. Wir können die Analyse kategorischer Daten in drei Hauptpunkte unterteilen:
- Zusammenfassungen
- Visualisierung
- Statistische Tests
Fassen Sie die Daten zusammen
Die häufigste Manipulation von kategorischen Daten ist die Gruppierung. Es gibt zwei Hauptmöglichkeiten, sie zusammenzufassen:
- Häufigkeitsverteilung: Zählen Sie, wie oft jede Kategorie in dem Datensatz vorkommt.
- Proportionen/Prozentsätze: Konvertieren Sie die Zählungen zum leichteren Vergleich in Prozentwerte.
Visualisierung
Um kategoriale Daten visuell darzustellen und Trends, Unterschiede und Verteilungen von Kategorien zu erkennen, werden häufig die folgenden Diagramme verwendet:
- Balkendiagramme: Balkendiagramme werden häufig sowohl für nominale als auch für ordinale Daten verwendet und zeigen die Häufigkeit von Kategorien mit rechteckigen Balken an.
- Kreisdiagramme: Nützlich für nominale Daten, um den Anteil der Kategorien als Scheiben eines Kuchens darzustellen (obwohl dies bei komplexen Analysen weniger beliebt ist). Ein anschauliches Beispiel für diese Art der Analyse sehen Sie im Abschnitt„Beispiele für kategoriale Daten„.
- Gestapelte Balkendiagramme: Vergleichen Sie die Häufigkeit von Kategorien in verschiedenen Gruppen.
Statistische Tests für kategoriale Daten
Obwohl kategoriale Daten in der Regel nicht numerisch sind, können spezifische statistische Tests diese Daten aus einer statistischen Perspektive analysieren und Beziehungen zwischen kategorialen Variablen aufdecken. Die beliebtesten Tests für kategoriale Variablen sind:
- Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit: Der Chi-Quadrat-Test bestimmt, ob ein signifikanter Zusammenhang zwischen zwei kategorialen Variablen besteht.
- Exakter Test von Fisher: Wird verwendet, wenn die Stichprobengröße klein ist. Wie der Chi-Quadrat-Test prüft er auf Assoziationen zwischen kategorialen Variablen.
- Chi-Quadrat-Güte der Anpassung: Testet, ob die beobachtete Verteilung einer kategorialen Variable mit einer erwarteten Verteilung übereinstimmt.
- Logistische Regression: Analysiert die Beziehungen zwischen einer oder mehreren kategorialen Variablen (unabhängigen Variablen) und einem binären kategorialen Ergebnis (abhängige Variable). Sie kann auch auf multinomiale Ergebnisse erweitert werden (multinomiale logistische Regression).
Andere Methoden der Analyse
- Cramér’s V: Wird verwendet, um die Stärke der Assoziation zwischen zwei nominalen Variablen zu bewerten.
- Kendall’s Tau: Ein Maß der Assoziation für ordinale Variablen.
- Mann-Whitney-U-Test: Kann verwendet werden, um zwei Gruppen zu vergleichen, wenn die Daten ordinal sind.
- Kruskal-Wallis-Test: Zum Vergleich von mehr als zwei Gruppen mit ordinalen Daten.
- Spearman’s Rangkorrelation: Wird verwendet, um die Stärke und Richtung des Zusammenhangs zwischen zwei ordinalen Variablen zu bestimmen.
Für fortgeschrittenere Analysen untersuchen Forscher oft die Beziehungen zwischen kategorischen Variablen mit log-linearen Modellen oder Entscheidungsbäumen, je nach Komplexität der Daten.
Schlussfolgerung für kategoriale Daten
Kategoriale Daten werden häufig in nicht-parametrischen statistischen Tests verwendet. Bei der statistischen Analyse ist die Unterscheidung zwischen kategorischen Daten und numerischen Daten von entscheidender Bedeutung, da es sich bei kategorischen Daten um eindeutige Kategorien oder Etiketten handelt, während numerische Daten aus messbaren Größen bestehen. Jeder, der mit Daten arbeitet oder Forschung betreibt, muss sie verstehen und verwenden. In diesem Blog haben wir erklärt, was kategorische Daten sind, ihre verschiedenen Arten und Merkmale beschrieben und Beispiele gegeben.
QuestionPro ist eine Umfragesoftware, mit der Sie alle Arten von Daten erfassen können, auch kategoriale Daten. Aber sie geht noch weiter und ermöglicht dank der verschiedenen Fragetypen die Erfassung sowohl qualitativer als auch quantitativer Daten.
Darüber hinaus können Sie mit QuestionPro nicht nur Daten sammeln, sondern dank der Datenanalyse-Suite auch tiefgreifende Analysen durchführen, bei denen Sie sowohl qualitative als auch quantitative Daten über anpassbare Dashboards einfach verwalten können.
Wenn Sie speziell an der Arbeit mit kategorischen Daten interessiert sind, können Sie mit unserer Software Umfragen erstellen und Daten von den Befragten sammeln. Diese Daten können dann analysiert und in verschiedenen Kategorien gruppiert werden.
QuestionPro bietet auch Tools und Funktionen zur Analyse und Darstellung kategorischer Daten, wie z. B. Kreuztabellen, Häufigkeitstabellen und Balkendiagramme. Diese Tools helfen den Anwendern, ihre Daten zu verstehen und zu interpretieren, so dass sie auf der Grundlage ihrer Umfrageergebnisse fundierte Entscheidungen treffen können.Jetzt sind Sie dran. Kontaktieren Sie QuestionPro, um mehr über unsere Umfrage-Software und Produkte zu erfahren, oder fordern Sie eine kostenlose Demo an!
