Co jsou kvalitativní statistika dat?

Kvalitativní statistika dat je jednou ze dvou velkých skupin vědců dat k tomu, aby vyvolávaly závěry o větší populaci.Mnoho vědců používá vzorky z větší populace ke shromažďování konkrétních statistik.Kvalitativní statistika dat se obvykle přibližují nebo charakterizují data shromážděná ze vzorku.Typy dat v této statistické skupině zahrnují nominální, ordinální, interval a poměrové proměnné, z nichž všechny mají specifické použití ve studii.Vědci mohou manipulovat s shromážděnými údaji, aby ukázali konkrétní informace o vzorku mdash;a tedy populace mdash;za účelem podpory nebo nepodporování hypotézy.Dva typy proměnných, které se vyskytují ve studii, jsou nezávislé a závislé.Nezávislé proměnné mohou být tyto položky experimentálně manipulované nebo ty, které ovlivňují závislou proměnnou.Závislá proměnná se měří ve studii, aby se určilo, jak nezávislý mdash;a další možné proměnné mdash;ovlivnit to.Identifikace proměnných může být poněkud únavný proces.

Nominální proměnné jsou kvalitativní statistiky dat, které nemají pořadí ani sekvenční hodnocení.Stručně řečeno, přezdívka požaduje, aby tato data byla organizována nebo oddělena pouze jménem.Například odpovědi jako ano nebo ne na otázku nebo pohlaví účastníků mdash;muž nebo žena mdash;patří mezi nejčastější nominální údaje.Vědci mohou potřebovat informace, aby jednoduše definovali základní charakteristiky o jednotlivcích ve studii.Tato data mohou nastat, když výzkumník položí otázku, která vyžaduje řadu odpovědí.Například odpovědi, které sahají od chudých nebo spravedlivých po dobré nebo vynikající, jsou ordinální.Některé studie mohou na tyto odpovědi umístit čísla, například jeden, dva, tři a čtyři.To umožňuje výzkumníkovi zařadit data pro studii.

Intervalové proměnné mají stejný prostor mezi čísly v kvalitativní statistice dat.Teplota nebo věk jsou příklady, které se mohou objevit ve shromážděných datech.Klíčem pro tento datový typ je, že nula není možnost.Informace zde také nesplňuje konkrétní pravidla, jako jsou matematické rozdíly mezi daty.Například 10 nemusí v souboru dat představovat pětkrát dva.Tato čísla mají mezi daty stejné prostory a také mají skutečný nulový bod.V této skupině mohou být možná také částečná čísla, například 2.1 nebo 3.3.Vědci musí být opatrní, aby správně identifikovali poměr data z intervalu ve svých studiích.