Types of Data Classification in Statistics

types of data classification

Types of Data Classification in Statistics:

Classification of data in statistics is the process of arranging the collected data into different homogeneous groups/classes and sub-classes, according to some common characteristics, properties, or criteria present in the data. Broadly, there are four types of classification of data; data can be classified on the following basis namely:

1. Geographical or Spatial Classification

2. Chronological or Temporal Classification

3. Qualitative Classification

4. Quantitative Classification

1. Geographical or Spatial Classification:

Geographical or Spatial Classification, i.e., area-wise classification, e.g., classification based on cities, districts, etc.

In geographical or spatial Classification, the data are classified by geographical regions or locations, like countries, states, territories, cities, villages, etc.

In other words, data are classified according to geographical or locational differences between the various items.

For example, when we present the production of sugar can, wheat, rice, etc., for various states, this would be called geographical classification.

Types of Data Classification, Geographical or Spatial Classification

2. Chronological or Temporal Classification:

Chronological or temporal Classification, i.e., classification based on time.

In chronological or temporal classification, the data are classified according to their time of occurrence, such as years, months, weeks, days, etc.

In other words, when you look at data over a long period of time, you can see how it changes over time, this type of classification is known as chronological classification.

For example, time-series; time-series are generally presented in chronological sequence, normally the earliest time period is used as the starting point.

time series data, Chronological or temporal Classification of data

3. Qualitative Classification:

Qualitative Classification, i.e., classification according to some attributes.

In qualitative classification, data are classified according to some attribute, quality or characteristics, such as gender, blood group, honesty, intelligence, literacy, colour, religion, marital status, etc.

In this type of classification, you can only find out whether or not it is present in the units of the studied population.

types of data, qualitative classification

4. Quantitative Classification:

Quantitative Classification, i.e., classification according to magnitudes or classification in terms of numbers.

In quantitative classification, data are classified according to quantitative characteristics that can be measured, such as age, area, volume, height, width, length, weight, speed, humidity, temperature, prices, sales, income, year, the number of pets owned, marks, etc.

quantitative Classification


рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЗ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдХреЗ рдкреНрд░рдХрд╛рд░ (Types of Data Classification in Statistics in Hindi):

рдбреЗрдЯрд╛ рдХрд╛ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдбреЗрдЯрд╛ рдореЗрдВ рдореМрдЬреВрдж рдХреБрдЫ рд╕рд╛рдорд╛рдиреНрдп рд╡рд┐рд╢реЗрд╖рддрд╛рдУрдВ, рдЧреБрдгреЛрдВ рдпрд╛ рдорд╛рдирджрдВрдбреЛрдВ рдХреЗ рдЕрдиреБрд╕рд╛рд░ рдПрдХрддреНрд░рд┐рдд рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЛ рд╡рд┐рднрд┐рдиреНрди рд╕рдЬрд╛рддреАрдп рд╕рдореВрд╣реЛрдВ/рд╡рд░реНрдЧреЛрдВ рдФрд░ рдЙрдк-рд╡рд░реНрдЧреЛрдВ рдореЗрдВ рд╡реНрдпрд╡рд╕реНрдерд┐рдд рдХрд░рдиреЗ рдХреА рдкреНрд░рдХреНрд░рд┐рдпрд╛ рд╣реИред

рдореЛрдЯреЗ рддреМрд░ рдкрд░, рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЛ рдирд┐рдореНрдирд▓рд┐рдЦрд┐рдд рдЖрдзрд╛рд░ рдкрд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХреГрдд рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛ рд╕рдХрддрд╛ рд╣реИ:

1. рднреМрдЧреЛрд▓рд┐рдХ рдпрд╛ рд╕реНрдерд╛рдирд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг

2. рдХрд╛рд▓рд╛рдиреБрдХреНрд░рдорд┐рдХ рдпрд╛ рд╕рд╛рдордпрд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг

3. рдЧреБрдгрд╛рддреНрдордХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг

4. рдорд╛рддреНрд░рд╛рддреНрдордХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг

1. рднреМрдЧреЛрд▓рд┐рдХ рдпрд╛ рд╕реНрдерд╛рдирд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг (Geographical or Spatial Classification):

рднреМрдЧреЛрд▓рд┐рдХ рдпрд╛ рд╕реНрдерд╛рдирд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг, рдпрд╛рдиреА рдХреНрд╖реЗрддреНрд░рд╡рд╛рд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг, рдЬреИрд╕реЗ, рд╢рд╣рд░реЛрдВ, рдЬрд┐рд▓реЛрдВ рдЖрджрд┐ рдХреЗ рдЖрдзрд╛рд░ рдкрд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдгред

рднреМрдЧреЛрд▓рд┐рдХ рдпрд╛ рд╕реНрдерд╛рдирд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдореЗрдВ, рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЛ рднреМрдЧреЛрд▓рд┐рдХ рдХреНрд╖реЗрддреНрд░реЛрдВ рдпрд╛ рд╕реНрдерд╛рдиреЛрдВ, рдЬреИрд╕реЗ рджреЗрд╢реЛрдВ, рд░рд╛рдЬреНрдпреЛрдВ, рдХреНрд╖реЗрддреНрд░реЛрдВ, рд╢рд╣рд░реЛрдВ, рдЧрд╛рдВрд╡реЛрдВ рдЖрджрд┐ рджреНрд╡рд╛рд░рд╛ рд╡рд░реНрдЧреАрдХреГрдд рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИред

рджреВрд╕рд░реЗ рд╢рдмреНрджреЛрдВ рдореЗрдВ, рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЛ рд╡рд┐рднрд┐рдиреНрди рдорджреЛрдВ рдХреЗ рдмреАрдЪ рднреМрдЧреЛрд▓рд┐рдХ рдпрд╛ рд╕реНрдерд╛рдиреАрдп рдЕрдВрддрд░ рдХреЗ рдЕрдиреБрд╕рд╛рд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХреГрдд рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИред

рдЙрджрд╛рд╣рд░рдг рдХреЗ рд▓рд┐рдП, рдЬрдм рд╣рдо рд╡рд┐рднрд┐рдиреНрди рд░рд╛рдЬреНрдпреЛрдВ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдЪреАрдиреА рдХреЗрди, рдЧреЗрд╣реВрдВ, рдЪрд╛рд╡рд▓ рдЖрджрд┐ рдХреЗ рдЙрддреНрдкрд╛рджрди рдХреЛ рдкреНрд░рд╕реНрддреБрдд рдХрд░рддреЗ рд╣реИрдВ, рддреЛ рдЗрд╕реЗ рднреМрдЧреЛрд▓рд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдХрд╣рд╛ рдЬрд╛рдПрдЧрд╛ред

2. рдХрд╛рд▓рд╛рдиреБрдХреНрд░рдорд┐рдХ рдпрд╛ рд╕рд╛рдордпрд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг (Chronological or Temporal Classification):

рдХрд╛рд▓рд╛рдиреБрдХреНрд░рдорд┐рдХ рдпрд╛ рд╕рд╛рдордпрд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг, рдЕрд░реНрдерд╛рдд рд╕рдордп рдХреЗ рдЖрдзрд╛рд░ рдкрд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдгред

рдХрд╛рд▓рд╛рдиреБрдХреНрд░рдорд┐рдХ рдпрд╛ рд╕рд╛рдордпрд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдореЗрдВ, рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЛ рдЙрдирдХреЗ рдШрдЯрд┐рдд рд╣реЛрдиреЗ рдХреЗ рд╕рдордп рдХреЗ рдЕрдиреБрд╕рд╛рд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХреГрдд рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИ, рдЬреИрд╕реЗ рдХрд┐ рд╡рд░реНрд╖, рдорд╣реАрдиреЗ, рд╕рдкреНрддрд╛рд╣, рджрд┐рди рдЖрджрд┐ред

рджреВрд╕рд░реЗ рд╢рдмреНрджреЛрдВ рдореЗрдВ, рдЬрдм рдЖрдк рд▓рдВрдмреЗ рд╕рдордп рддрдХ рдбреЗрдЯрд╛ рдХрд╛ рдирд┐рд░реАрдХреНрд╖рдг рдХрд░рддреЗ рд╣реИрдВ, рддреЛ рдЖрдк рджреЗрдЦ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВ рдХрд┐ рдпрд╣ рд╕рдордп рдХреЗ рд╕рд╛рде рдХреИрд╕реЗ рдмрджрд▓рддрд╛ рд╣реИ, рдЗрд╕ рдкреНрд░рдХрд╛рд░ рдХреЗ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдХреЛ рдХрд╛рд▓рд╛рдиреБрдХреНрд░рдорд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдХреЗ рд░реВрдк рдореЗрдВ рдЬрд╛рдирд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИред

рдЙрджрд╛рд╣рд░рдг рдХреЗ рд▓рд┐рдП, рд╕рдордп-рд╢реНрд░реГрдВрдЦрд▓рд╛ (time-series): рд╕рдордп-рд╢реНрд░реГрдВрдЦрд▓рд╛ рдЖрдорддреМрд░ рдкрд░ рдХрд╛рд▓рд╛рдиреБрдХреНрд░рдорд┐рдХ рдХреНрд░рдо рдореЗрдВ рдкреНрд░рд╕реНрддреБрдд рдХреА рдЬрд╛рддреА рд╣реИ, рдЖрдорддреМрд░ рдкрд░ рдкреНрд░рд╛рд░рдВрднрд┐рдХ рдмрд┐рдВрджреБ рд╕рдмрд╕реЗ рд╢реБрд░реБрдЖрддреА рд╕рдордп рдЕрд╡рдзрд┐рд╣реЛрддрд╛ рд╣реИред

3. рдЧреБрдгрд╛рддреНрдордХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг (Qualitative Classification):

рдЧреБрдгрд╛рддреНрдордХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг, рдЕрд░реНрдерд╛рддреН рдХреБрдЫ рд╡рд┐рд╢реЗрд╖рддрд╛рдУрдВ рдХреЗ рдЕрдиреБрд╕рд╛рд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдгред

рдЧреБрдгрд╛рддреНрдордХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдореЗрдВ, рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЛ рдХреБрдЫ рд╡рд┐рд╢реЗрд╖рддрд╛ рдпрд╛ рдЧреБрдгрд╡рддреНрддрд╛ рдпрд╛ рд╡рд┐рд╢реЗрд╖рддрд╛рдУрдВ рдХреЗ рдЕрдиреБрд╕рд╛рд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХреГрдд рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИ, рдЬреИрд╕реЗ рд▓рд┐рдВрдЧ, рд░рдХреНрдд рд╕рдореВрд╣, рдИрдорд╛рдирджрд╛рд░реА, рдмреБрджреНрдзрд┐, рд╕рд╛рдХреНрд╖рд░рддрд╛, рд░рдВрдЧ, рдзрд░реНрдо, рд╡реИрд╡рд╛рд╣рд┐рдХ рд╕реНрдерд┐рддрд┐, рдЖрджрд┐ред

рдЗрд╕ рдкреНрд░рдХрд╛рд░ рдХреЗ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдореЗрдВ, рдЖрдк рдХреЗрд╡рд▓ рдпрд╣ рдкрддрд╛ рд▓рдЧрд╛ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВ рдХрд┐ рдпрд╣ рдЕрдзреНрдпрдпрди рдХреА рдЧрдИ рдЬрдирд╕рдВрдЦреНрдпрд╛ рдХреА рдЗрдХрд╛рдЗрдпреЛрдВ рдореЗрдВ рдореМрдЬреВрдж рд╣реИ рдпрд╛ рдирд╣реАрдВред

4. рдорд╛рддреНрд░рд╛рддреНрдордХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг (Quantitative Classification):

рдорд╛рддреНрд░рд╛рддреНрдордХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг, рдпрд╛рдиреА рдкрд░рд┐рдорд╛рдг рдХреЗ рдЕрдиреБрд╕рд╛рд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдпрд╛ рд╕рдВрдЦреНрдпрд╛рдУрдВ рдХреЗ рд╕рдВрджрд░реНрдн рдореЗрдВ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдгред

рдорд╛рддреНрд░рд╛рддреНрдордХ рд╡рд░реНрдЧреАрдХрд░рдг рдореЗрдВ, рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЛ рдорд╛рдкреЗ рдЬрд╛ рд╕рдХрдиреЗ рд╡рд╛рд▓реЗ рдорд╛рддреНрд░рд╛рддреНрдордХ рд╡рд┐рд╢реЗрд╖рддрд╛рдУрдВ рдХреЗ рдЕрдиреБрд╕рд╛рд░ рд╡рд░реНрдЧреАрдХреГрдд рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИ, рдЬреИрд╕реЗ рдХрд┐, рдЙрдореНрд░, рдХреНрд╖реЗрддреНрд░рдлрд▓, рдЖрдпрддрди, рдКрдВрдЪрд╛рдИ, рдЪреМрдбрд╝рд╛рдИ, рд▓рдВрдмрд╛рдИ, рд╡рдЬрди, рдЧрддрд┐, рдЖрд░реНрджреНрд░рддрд╛, рддрд╛рдкрдорд╛рди, рдореВрд▓реНрдп, рдмрд┐рдХреНрд░реА, рдЖрдп, рд╡рд░реНрд╖, рдкрд╛рд▓рддреВ рдЬрд╛рдирд╡рд░реЛрдВ рдХреА рд╕рдВрдЦреНрдпрд╛ рд╕реНрд╡рд╛рдорд┐рддреНрд╡, рдирд┐рд╢рд╛рди, рдЖрджрд┐ред

(Source тАУ Various books of college library)



Copyrighted Material ┬й 2019 - 2024 Prinsli.com - All rights reserved

All content on this website is copyrighted. It is prohibited to copy, publish or distribute the content and images of this website through any website, book, newspaper, software, videos, YouTube Channel or any other medium without written permission. You are not authorized to alter, obscure or remove any proprietary information, copyright or logo from this Website in any way. If any of these rules are violated, it will be strongly protested and legal action will be taken.



About Lata Agarwal 270 Articles
M.Phil in Mathematics, skilled in MS Office, MathType, Ti-83, Internet, etc., and Teaching with strong education professional. Passionate teacher and loves math. Worked as a Assistant Professor for BBA, BCA, BSC(CS & IT), BE, etc. Also, experienced SME (Mathematics) with a demonstrated history of working in the internet industry. Provide the well explained detailed solutions in step-by-step format for different branches of US mathematics textbooks.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*