Při výpočtu průměrů seskupených a neseskupených dat bude existovat odchylka. Upřednostňuje se průměr seskupených dat, protože je přesnější ve srovnání s průměrem neseskupených dat. Průměr neseskupených dat může vést k nesprávné manipulaci s mediánem, proto je ve většině případů považován za neefektivní.
Jak poznáte, zda jsou data seskupená nebo neseskupená?
Pokud data nebyla zařazena do žádných kategorií a na datech nebyla provedena žádná agregace/sumarizace, pak se nazývají neseskupená data. Nesskupená data jsou také známá jako nezpracovaná data. Co jsou seskupená data? Když jsou nezpracovaná data seskupena do různých tříd, říká se, že se jedná o seskupená data.
Má neseskupená data interval?
Neseskupená data jsou hrubá data, která byla právě shromážděna a na těchto datech nebyly provedeny žádné další kroky. … Šířka intervalu každé třídy může být stejná nebo různá v závislosti na situaci a na způsobu, jakým jsou data seskupena, ale velikost intervalu je vždy celé číslo
Jaké jsou nevýhody používání seskupených dat oproti neseskupeným datům?
Je to pouze seznam čísel. 3. Pro získání výsledku spočítejte daná data. Nevýhody: 1. Není dobře definován. 2. Není založeno na všech hodnotách 3. Je stabilní pro velké hodnoty a nebude dobře definované, pokud se data skládají z malého počtu hodnot.
Jaké jsou nevýhody používání seskupených dat?
Seskupování ztrácí přesnost a jakékoli grafy, tabulky nebo statistiky generované ze seskupených dat nebudou tak přesné, jako kdyby byla použita nezpracovaná data. U počítačů by se seskupená data neměla používat pro výpočetní statistiku. Primární použití seskupených dat je pro vytváření grafů nebo tabulek.
