¿Cómo distinguir los tipos de datos en r

En el campo de las estadísticas, ser capaz de distinguir entre variables de diferentes tipos es muy importante. El tipo de datos muy a menudo determina el tipo de análisis que se pueden realizar. Como resultado, R ofrece la capacidad de clasificar de forma explícita de datos de la siguiente manera:

• Datos nominales: Este tipo de datos, que ustedes representan en I utilizando factores, distingue entre las diferentes categorías, pero no hay un orden implícito entre categorías. Ejemplos de datos nominales son colores (rojo, verde, azul), el género (masculino, femenino), y la nacionalidad (británicos, franceses, japoneses).

• Datos ordinal: Datos ordinal se distingue por el hecho de que hay algún tipo de orden natural entre los elementos pero no hay indicación de la diferencia de tamaño relativo. Cualquier tipo de datos que se pueden clasificar en orden, pero no da valores exactos a es ordinal. Por ejemplo, bajo lt; medio lt; alto describe los datos que se ordenó con tres niveles.

  En la investigación de mercado, es muy común el uso de una escala de cinco puntos para medir las percepciones: muy en desacuerdo lt; discrepar lt; neutral lt; de acuerdo lt; muy de acuerdo. Este es también un ejemplo de datos ordinales.

  Otro ejemplo es el uso de los nombres de colores para indicar el orden, tales como rojo lt; ámbar lt; verde para indicar el estado del proyecto.

  En R, se utiliza factores ordenados para describir los datos ordinales.

• Datos numéricos: Usted tiene datos numéricos cuando se puede describir sus datos con los números (por ejemplo, longitud, peso, o contar). Datos numéricos tiene dos subcategorías.

• Intervalo de datos a escala: Usted ha reducido intervalo de datos cuando el intervalo entre las unidades adyacentes de medición es la misma, pero el punto cero es arbitrario. Un ejemplo cotidiano de los datos a escala de intervalo es nuestro sistema de calendario. Cada año tiene la misma longitud, pero el punto cero es arbitrario. En otras palabras, el tiempo no se inició en el año cero utilizar -simplemente un año conveniente para empezar a contar. Esto significa que puede sumar y restar fechas (y todos los otros tipos de datos a escala de intervalo), pero no se puede dividir de manera significativa fechas. Otros ejemplos incluyen la longitud, así como cualquier otra cosa en que no puede haber desacuerdo acerca de dónde se parte.

  Otros ejemplos de datos de intervalo reducido se encuentran en investigación en ciencias sociales, como la investigación de mercados.

  En R puede utilizar entero o numérico objetos para representar los datos de intervalo reducido.

• Relación de escalado de datos: Se trata de datos donde se permite todo tipo de operaciones matemáticas, en particular, la capacidad de multiplicar y dividir (en otras palabras, tomar proporciones). La mayoría de los datos en las ciencias físicas son relación de escala - por ejemplo, longitud, masa y velocidad. En R, se utiliza numérico objetos para representar datos de relación de escala.