¿Cuál es la diferencia entre datos métricos y datos no métricos?

Los datos pueden clasificarse ampliamente como datos cualitativos y datos cuantitativos

Los datos cualitativos miden el comportamiento que no es conmutable por relaciones aritméticas y está representado por palabras, imágenes o imágenes.

Los datos cuantitativos son un registro numérico que resulta de un proceso de medición y en el que se pueden realizar operaciones matemáticas básicas.

Por ejemplo, si representamos el género masculino y femenino como valores 1 y 2, aún no podemos realizar ninguna operación matemática (agregar 1 y 2 no tiene sentido), los datos siguen siendo de naturaleza cualitativa.

Los datos cuantitativos se pueden clasificar además en datos métricos y no métricos en función de las propiedades métricas que definen la distancia entre los valores de escala.

Datos no métricos: los datos recopilados de escalas binarias, escalas nominales y escalas ordinales se denominan conjuntamente datos no métricos, es decir, no poseen un medidor con el que se pueda medir la distancia entre los valores de la escala.

Datos métricos: para algunas escalas existen datos métricos con los que podemos definir la distancia entre los valores de la escala. Los datos métricos se pueden clasificar además en datos discretos y datos continuos.

Los datos discretos son datos contables, por ejemplo, número de estudiantes en clase.

Los datos continuos son datos medibles como la altura de una persona.

Espero que esto ayude

tal vez respuesta parcial:

hay conjuntos de unidades si estándar para usar en los cálculos de física

mks-metro, kilogramo, segundo (esto)
cgs – centímetro gramo segundo
fps – pie libra segundo (no esto)

También a veces en el envío significan el tamaño de las mercancías en términos de metros, no en kilogramos.

tonelada métrica (una tonelada igual a 1000 kg):
[
¿Cuál es la diferencia entre la tonelada corta, la tonelada larga y la tonelada métrica?
La tonelada británica es la tonelada larga, que es 2240 libras, y la tonelada estadounidense es la tonelada corta, que es 2000 libras.

Ambas toneladas se definen realmente de la misma manera. 1 tonelada es igual a 20 cientos de peso. Es solo la definición del peso cien que difiere entre países. En los Estados Unidos hay 100 libras en el peso cien, y en Gran Bretaña hay 112 libras en el peso cien. Esto hace que el peso real de la tonelada difiera entre países.

Para distinguir entre las dos toneladas, la tonelada estadounidense más pequeña se llama corta, mientras que la tonelada británica más grande se llama larga.
]

También hay un tercer tipo de tonelada llamada tonelada métrica, igual a 1000 kilogramos, o aproximadamente 2204 libras. La tonelada métrica se llama oficialmente tonelada. El estándar SI lo llama tonelada, pero el gobierno de los Estados Unidos recomienda llamarlo tonelada métrica.
– de http://www.onlineconversion.com/

En estadísticas, métrica se refiere a aquellas variables que tienen atributos, mientras que las variables no métricas se refieren a aquellas que tienen presencia / ausencia de una característica o propiedad, es decir, son mutuamente excluyentes.

Métrica- Ventas, Costo, número de clientes, etc.

No métrico: género, nacionalidad, etc.

Los datos métricos utilizan el Sistema Internacional de Unidades (conocido como SI porque Francia lo adoptó primero). Se puede expresar como número y unidad, y por lo tanto es cuantitativo y una medida.

Los datos no métricos pueden ser los expresados ​​en otras unidades, de lo que no es medible.

Los datos métricos son de base 10 y se desarrollan más tarde.

10H (ektómetro) = 1K (ilómetro)

10D (ekameter)

10M (eter)

10D (esímetro)

10C (entímetro)

10M (ilímetro)

El sistema imperial no lo es. Depende de otras cosas que no recuerdo, pero no es un sistema.

Jagjit

Los datos de métricas le brindan información sobre eventos cuantificables y cuantificables. Los datos no métricos se utilizan para cumplir con todos los demás casos comerciales y, de hecho, pueden cruzarse con los datos métricos

Datos métricos – PIB = $ 17 billones

Datos no métricos – PIB = está disminuyendo

More Interesting

¿Por qué elegiste trabajar en finanzas cuantitativas sobre ciencia de datos?

Como aspirante a científico de datos, ¿qué lenguaje de programación debo aprender entre Python, R, C # y Java, dado que no tengo experiencia previa en programación? Tengo una licenciatura en economía y estadística y una maestría en administración.

¿Cuáles son los beneficios de una buena gestión de datos?

¿Es bueno tener un doctorado en estadística después de completar mi doctorado en ciencia de datos o alguna otra buena idea?

Soy un desarrollador de mainframe con 4 años de experiencia, aspirando a ser un científico de datos. ¿Donde debería empezar?

¿Existe algún programa de capacitación de big data en línea?

¿La popularidad del término 'Big Data' es un poco hiperbólica?

Empecé a aprender ciencia de datos. ¿Dataquest.io vale la suscripción?

¿Qué debe saber un CEO, gerente de producto y analista de comercio electrónico sobre la medición del desempeño, los KPI del producto (indicadores clave de desempeño), las métricas, etc.

Para el análisis de datos, ¿cuál es mejor, SAS o Hadoop? Soy ingenuo en la programación pero estoy pensando en darle una oportunidad.

¿Cómo se puede pasar del nivel principiante avanzado al nivel intermedio en ciencia de datos?

Cómo convertirse en un científico de datos

¿Por qué no hay un estándar para el estilo de codificación en GNU R?

¿Cuál es la estructura de datos más eficiente para admitir agregar al final del conjunto, así como acceder o actualizar el i-ésimo valor?

¿Qué es más rápido: insertar 200,000 filas de datos o actualizar 200,000 filas de datos SQL?