Kapag kinakalkula ang paraan ng nakapangkat at hindi nakagrupo na data, magkakaroon ng variation. Mas gusto ang mean ng nakagrupong data dahil ito ay mas tumpak kumpara sa mean ng hindi nakagrupong data. Ang ibig sabihin ng hindi nakagrupong data ay maaaring humantong sa maling pagmamanipula ng median kaya ito ay itinuturing na hindi epektibo sa karamihan ng mga kaso.
Paano mo malalaman kung ang data ay nakapangkat o hindi nakapangkat?
Kapag ang data ay hindi nailagay sa anumang mga kategorya at walang pinagsama-samang/pagbubuod na inilagay sa data, ito ay kilala bilang ungrouped data. Ang ungrouped data ay kilala rin bilang raw data. Ano ang nakagrupong data? Kapag ang raw data ay nai-grupo sa iba't ibang klase, ito ay sinasabing pinagsama-samang data.
Na-ungroup ba ang pagitan ng data?
Ang
Hindi nakapangkat na data ay isang magaspang na data na kakakolekta pa lang at wala nang karagdagang hakbang na ginawa sa data na ito. … Ang lapad ng bawat agwat ng klase ay maaaring magkapareho o magkaiba depende sa sitwasyon at sa paraan kung paano pinagsama-sama ang data, ngunit ang laki ng agwat ay palaging isang buong numero
Ano ang mga disadvantage ng paggamit ng nakagrupong data kaysa sa hindi nakagrupong data?
Ito ay isang listahan lamang ng mga numero. 3. Ito ay kinakalkula ang ibinigay na data para sa pagkuha ng resulta Mga Disadvantages: 1. Ito ay hindi mahusay na tinukoy. 2. Hindi ito nakabatay sa lahat ng value 3. Ito ay stable para sa malalaking value at hindi ito mahusay na matukoy kung ang data ay binubuo ng maliit na bilang ng mga value.
Ano ang mga disadvantage ng paggamit ng nakagrupong data?
Nawawalan ng katumpakan ang pagpapangkat at anumang mga graph, talahanayan, o mga istatistikang nabuo mula sa nakagrupong data ay hindi magiging eksakto tulad ng kung gagamitin ang raw data. Sa mga computer, hindi dapat gamitin ang pinagsama-samang data para sa mga istatistika sa pag-compute. Ang pangunahing gamit para sa nakapangkat na data ay para sa paggawa ng mga graph o talahanayan.
