定性的データ統計とは何ですか？

定性的データ統計は、研究者がより大きな母集団について推論するために使用する2つの大規模なデータグループの1つです。多くの研究者は、より大きな集団のサンプルを使用して特定の統計を収集します。定性的データ統計は、通常、サンプルから収集されたデータを近似または特性化します。この統計グループのデータ型には、名目、順序、間隔、および比率変数が含まれており、これらはすべて研究で特定の使用を行っています。研究者は、収集したデータを操作して、サンプルとMDASHに関する特定の情報を表示できます。したがって、人口＆mdash;仮説をサポートまたはサポートしないために。研究で発生する2種類の変数は、独立しており、依存しています。独立変数は、実験的に操作された項目または従属変数に影響を与える項目です。依存変数は、独立したmdashの方法を決定するために、研究で測定されます。その他の可能な変数＆mdash;それに影響を与えます。変数の識別は、やや退屈なプロセスになる可能性があります。要するに、モニカーは、このデータを名前のみで編成または分離することを要求します。たとえば、質問や参加者の性別に対する「はい」または「いいえ」のような回答＆mdash;男性または女性＆mdash;最も一般的な名目データの1つです。研究者は、研究の個人に関する基本的な特性を単に定義するための情報を必要とする場合があります。このデータは、研究者がさまざまな回答を必要とする質問をすると発生する可能性があります。たとえば、貧弱または公正なものから良いもの、または優れたものまでの回答は順序です。いくつかの研究では、これらの回答に数字を配置する場合があります。たとえば、1、2、3、4などです。これにより、研究者は研究のデータをランク付けできます。

間隔変数は、定性的データ統計の数値間に等しい空間を持っています。温度または年齢は、収集されたデータに表示される可能性のある例です。このデータ型の重要なのは、ゼロがオプションではないことです。ここでの情報は、データ間の数学的な違いなど、特定のルールに該当しない場合もあります。たとえば、10はデータセットで5倍の2を表していない場合があります。これらの数値は、データ間の等しいスペースを持ち、また真のゼロポイントを持っています。このグループでは、2.1や3.3などの部分数も可能です。研究者は、研究の間隔からの比率データを正しく特定するように注意する必要があります。