Les données quantitatives, ou données mesurables, sont des informations que de nombreuses entreprises examinent pour juger de l’efficacité de leurs produits ou de leurs services.
Les entreprises peuvent mesurer des données discrètes et continues, deux types de données quantitatives. En connaissant les différences entre ces types de données et leur utilisation, vous pouvez collecter et analyser les informations avec plus de précision afin d’aider les entreprises à prendre des décisions.
Ce blog explique les données discrètes et continues, donne quelques exemples et discute de leurs différences.
Qu’est-ce qu’une donnée discrète ?
Les données qui ne peuvent prendre que certaines valeurs sont appelées données discrètes ou valeurs discrètes. Il s’agit de données qui peuvent être comptées et qui ont un nombre limité de valeurs. Elle se présente généralement sous la forme de nombres entiers. Ces valeurs doivent être classées dans certaines catégories et ne peuvent pas être divisées en plusieurs parties.
Les exemples de données discrètes sont les suivants :
- La taille de l’effectif de votre département.
- Combien de nouveaux clients avez-vous recrutés au cours du trimestre précédent ?
- Combien d’articles sont actuellement en stock ?
Cependant, votre total quotidien est un montant distinct et unique. La relation entre le nombre de pompes que vous pouvez faire chaque jour et votre niveau de forme physique n’est pas encore connue. Plus vous collectez de données au fil du temps, plus vous pouvez tirer de conclusions.
Qu’est-ce qu’une donnée continue ?
Les données continues sont celles qui peuvent être mesurées. Il est concevable que ces données prennent un nombre illimité de valeurs différentes car leurs valeurs ne sont pas fixes. Ces mesures sont également composées d’éléments plus petits et individuels.
Les exemples de données continues sont les suivants :
- La stature ou le poids d’un individu
- La température quotidienne dans votre ville
- Combien de temps faut-il pour terminer une activité ou un projet ?
L’exactitude des données continues est essentielle. Ces ensembles de données contiennent souvent des variables avec des points décimaux, le nombre le plus à droite étant le plus long possible.
Ce niveau d’information est requis, par exemple, par les scientifiques, les médecins et les fabricants.
Différence entre données discrètes et données continues
Les formes de données discrètes et de données continues sont toutes deux cruciales pour le plan d’analyse statistique. Cependant, avant de faire des déductions ou des hypothèses sur le type de données spécifique, il est important de comprendre certaines différences significatives entre les deux. Découvrons donc les différences entre les données discrètes et les données continues :
| Données discrètes | Données en continu |
| Prend des valeurs particulières dénombrables. | Prend n’importe quelle valeur mesurée dans une plage donnée. |
| Les données discrètes sont des informations qui présentent des écarts notables entre les valeurs. | Les données continues sont des informations qui se présentent sous la forme d’une série continue. |
| Les données discrètes sont constituées de valeurs discrètes ou distinctes. | En opposition directe, les données continues comprennent toute valeur qui se situe à l’intérieur d’une fourchette. |
| Les données discrètes peuvent être comptées. | Les données continues sont quantifiables. |
| Les diagrammes à barres sont une représentation visuelle de données discrètes. | Les données continues sont représentées graphiquement à l’aide d’un histogramme. |
| La distribution de fréquence non groupée fait référence à la tabulation de données discrètes par rapport à une valeur unique. | La mise en tableau de données continues par rapport à un ensemble de valeurs est appelée distribution de fréquences groupées. |
| Pour les données discrètes, une classification telle que 10-19, 20-29,…, etc. ne se chevauche pas ou s’inclut mutuellement. | Pour les données continues, les classifications telles que 10-20, 20-30, etc. se chevauchent ou s’excluent mutuellement. |
| Le graphique de la fonction discrète présente un point distinct qui est néanmoins déconnecté. | Une ligne brisée relie les points sur le graphique d’une fonction continue. |
| Parmi les exemples de données discrètes fréquentes, on peut citer le nombre d’étudiants, d’enfants, la pointure des chaussures, etc. | Les types de données continues les plus courants sont la taille, le poids, l’heure, la température, l’âge, etc. |
Conclusion
Les données discrètes et les données continues sont toutes deux très importantes lorsqu’il s’agit d’explorer et d’analyser des données. Même s’il est facile de se référer à des définitions et à des exemples simples, les données sont souvent un mélange de différents types. Il est donc d’autant plus important de pouvoir déterminer le type de données dont il s’agit.
Il est donc évident que les deux formes de données sont différentes après l’explication et l’exemple précédents.
Un nombre spécifique de valeurs isolées est prévu dans les données discrètes, contrairement aux données continues, qui sont liées à la mesure physique et attendent n’importe quelle valeur d’un intervalle particulier (sans lacunes).
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