變數(variable)和屬性(attribute)的區別

並非所有的資料都是平等的。因此，在做其他事情之前，瞭解資料的型別以及如何使用它們總是必不可少的。正如瞭解你的對手會告訴你該用哪種技術對付他們一樣，瞭解你處理的是哪種資料也會告訴你該用哪種工具。因此，評估您擁有的資料型別很重要。在質量控制中，兩類資料主要用來衡量一個專案的質量——屬性資料和變數資料。...

並非所有的資料都是平等的。因此，在做其他事情之前，瞭解資料的型別以及如何使用它們總是必不可少的。正如瞭解你的對手會告訴你該用哪種技術對付他們一樣，瞭解你處理的是哪種資料也會告訴你該用哪種工具。因此，評估您擁有的資料型別很重要。在質量控制中，兩類資料主要用來衡量一個專案的質量——屬性資料和變數資料。

什麼是屬性資料(attribute data)？

有些資料是定性資料，具有質量特徵或屬性，以測量方式描述。這些資料可以分類統計。這類資料稱為屬性資料。這些資料以尺寸、重量或其他符合或不符合產品規格的屬性進行定性描述。屬性資料到處都是。例如，電話區號、服裝尺寸、透過或不透過評估；所有這些都可以稱為屬性資料。這些資料清楚地定義了一個產品是否實現了一致性，不管它是否實現了一致性。例如，如果今天應該下雨，要麼下雨，要麼不下雨。這就像是一個“是”或“否”的場景，意思是“是”或“否”。因此，屬性資料可以用數字來衡量，也可以用“是”或“否”來記錄和分析。

什麼是可變資料(variable data)？

如果您可以有意義地新增或減去資料的值，那麼您就是在使用所謂的可變資料或連續資料。continuous這個名稱是指這樣一種觀點，即這種型別的資料可以具有連續刻度的任何值，比如水銀溫度計上的溫度讀數。可變資料是用來測量長度、寬度、溫度、時間、強度、厚度、壓力等物理特性的資料。這些是可以透過測量獲得的定量資料。例如，一所房子裡的孩子數量只能是一個整數值，就像一所房子裡不能有1.5或2.3個孩子一樣；你只能有一個或兩個孩子。因此，您可以從每戶家庭中獲取整數度量值，並執行某種數學計算，例如從資料中得出平均值或標準偏差。這就是從屬性資料設定變數資料的方法。

變數與屬性的區別

定義

–可變資料是可透過測量獲得的定量資料，即可用於測量某些物理特性（如長度、寬度、溫度、時間、強度、厚度、壓力等）的資料。變數意味著測量值可以在給定範圍內的任何地方變化。另一方面，屬性資料是具有質量特徵或以度量方式描述的屬性的定性資料。屬性資料可以用數字來衡量，也可以用是或否來記錄和分析。

自然

–變數資料是可以有意義地加或減的資料，這意味著您可以對變數資料執行數學運算。例如，透過計算特定地區每個家庭的兒童人數，可以計算資料的平均值或標準差。能夠對資料執行數學運算是從屬性資料設定變數資料的關鍵。相反，您不能執行任何數學運算，也不能對屬性資料進行任何型別的分析。屬性資料只能計數，也可以說是或否。

示例

–屬性資料無處不在。例如，電話區號、服裝尺寸、透過或不透過評估；所有這些都可以稱為屬性資料。在質量控制中，要檢驗的產品可能有缺陷，也可能沒有。一個產品只有兩種可能的結果。屬性資料可以分為計數型別和是或否型別。可變資料的例子包括水銀溫度計中的溫度讀數、一所學校所有學生的平均績點分數、你在購物上的花費、汽車的汽油里程、液體的密度、柱子的高度、道路的長度或任何有價值的東西。

變數與屬性資料：比較圖

總結

簡言之，可變資料是以尺寸、權重或其他特徵定量描述質量的資料，而屬性資料是以度量描述質量特徵或屬性的定性資料。儘管屬性資料非常重要，因為它表明您已經滿足了客戶的要求，但您基本上不能對屬性資料進行任何型別的分析，除非您將屬性資料轉換為變數資料。變數資料更靈活，因為您可以對資料執行數學運算，以便對資料執行更徹底的分析。變數通常需要比屬性更小的樣本。

發表於 2021-06-26 19:57
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分類：科技

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