การแบ่งประเภทของข้อมูลโดยอาศัยลักษณะของข้อมูล
ข้อมูลเชิงปริมาณ (quantitative data)
คือ ข้อมูลที่ได้จากการนับหรือการวัด สามารถระบุออกเป็นตัวเลขแสดงปริมาณของสิ่งที่นับหรือสิ่งที่วัดได้ โดยที่ข้อมูลประเภทนี้สามารถนำไปเปรียบเทียบได้ รวมถึงสามารถนำไป บวก ลบ คูณ หรือ หารกันได้ เช่น
- คะแนนสอบ O-NET นักเรียน ม.6
- จำนวนนักเรียนที่เข้าใช้บริการห้องสมุดในเดือน มกราคม พ.ศ.2564
- อุณหภูมิของห้องเรียน ม.6/1
- ยอดขายชานมไข่มุกรายเดือนของร้านแห่งหนึ่ง
- น้ำหนักและส่วนสูงของนักเรียน ม.6/2
- อายุการใช้งานหลอดไฟตะเกียบ
นอกจากนี้ ข้อมูลเชิงปริมาณ ยังสามารถแบ่งตามลักษณะของปริมาณได้อีก 2 ประเภท คือ
ข้อมูลชนิดไม่ต่อเนื่อง (discrete data) เป็นข้อมูลที่จากการนับ เช่น จำนวนนักเรียน (1, 2, 3, … คน) จำนวนหนังสือ (1, 2, 3, … เล่ม) จากตัวอย่างดังกล่าวนักเรียนจะเห็นว่า นักเรียนไม่สามารถนับจำนวนนักเรียนเป็น 1.5 คน หรือ \dfrac{3}{2} คนได้ กล่าวคือ จำนวนที่เกิดขึ้นจากการนับนั้นต้องมีลักษณะเป็นจำนวนเต็ม
ในขณะที่ข้อมูลชนิดต่อเนื่อง (continuous data) จะมีลักษณะเป็นได้ทั้งจำนวนเต็ม เศษส่วน และทศนิยม เนื่องจากข้อมูลประเภทนี้เกิดจากการวัด ตัวอย่างเช่น ความสูงของนักเรียน (อาจเป็น 173, 174.5, 177.8 เซนติเมตร) น้ำหนักของนักเรียน (อาจเป็น 48, 50.6, 67.9 กิโลกรัม) คะแนนสอบปลายภาค (อาจเป็น 20, 20.5, 32.1 คะแนน)
ข้อมูลเชิงคุณภาพ (qualitative data)
คือ ข้อมูลที่แสดงลักษณะของสิ่งที่สนใจ ซึ่งไม่สามารถวัดค่าเป็นตัวเลขที่นำมาดำเนินการทางพีชคณิต เช่น บวก ลบ คูณ หารกันได้ ตัวอย่างเช่น สถานะภาพสมรส (เช่นโสด สมรส หย่าร้าง) อาชีพ (เช่น ครู ข้าราชการ พนักงานบริษัท) ระดับชั้น (เช่น ม.6/1 ม.6/2) หมายเลขโทรศัพท์ รหัสไปรษณีย์ ระดับความพึ่งพอใจในการเข้าใช้บริการ
นักเรียนสามารถศึกษาการแบ่งประเภทของข้อมูลตามหลักเกณฑ์อื่นๆ ตามลิ้งค์นี้ การแบ่งประเภทของข้อมูลตามแหล่งที่มาของข้อมูล และ การแบ่งประเภทของข้อมูลตามระยะเวลาการจัดเก็บ
