Was sind qualitative Datenstatistiken?
qualitative Datenstatistiken sind eine von zwei großen Gruppen von Datenforschern, um Rückschlüsse auf eine größere Bevölkerung zu ziehen. Viele Forscher verwenden Stichproben aus einer größeren Bevölkerung, um spezifische Statistiken zu sammeln. Qualitative Datenstatistiken nähern sich typischerweise die aus der Stichprobe gesammelten Daten oder charakterisieren sie oder charakterisieren sie typischerweise. Datentypen in dieser Statistikgruppe umfassen nominale, ordinale, Intervall- und Verhältnisvariablen, die alle in einer Studie spezifisch verwendet werden. Forscher können gesammelte Daten manipulieren, um spezifische Informationen über die Stichprobe - und damit die Bevölkerung - zu zeigen, um eine Hypothese zu unterstützen oder nicht zu unterstützen. Die beiden Arten von Variablen, die in einer Studie auftreten, sind unabhängig und abhängig. Unabhängige Variablen können diese Elemente experimentell manipuliert sein oder die die abhängige Variable beeinflussen. Die abhängige Variable wird in einer Studie gemessen, um zu bestimmen, wie die Unabhängigen - undAndere mögliche Variablen - wirken sich darauf aus. Die Identifizierung von Variablen kann ein etwas mühsamer Prozess sein. Kurz gesagt, der Spitzname fordert, dass diese Daten nur mit Namen organisiert oder getrennt werden. Zum Beispiel gehören Antworten wie Ja oder Nein auf eine Frage oder das Geschlecht der Teilnehmer - männlich oder weiblich - zu den häufigsten nominalen Daten. Forscher benötigen möglicherweise die Informationen, um einfach grundlegende Merkmale der Personen in der Studie zu definieren.
Ordinale Variablen repräsentieren Daten, die in eine geordnete Serie fallen. Diese Daten können auftreten, wenn ein Forscher eine Frage stellt, die eine Reihe von Antworten erfordert. Zum Beispiel sind Antworten, die von arm oder fair bis gut oder ausgezeichnet reichen, ordinal. Einige Studien können Zahlen für diese Antworten aufstellen, wie z. B. eine, zwei, drei und vier. Dies ermöglicht dem Forscher RANK die Daten für die Studie.
Intervallvariablen haben einen gleichen Raum zwischen den Zahlen in qualitativen Datenstatistiken. Temperatur oder Alter sind Beispiele, die in den gesammelten Daten auftreten können. Der Schlüssel für diesen Datentyp ist, dass Null keine Option ist. Die Informationen hier können auch nicht unter spezifische Regeln fallen, wie z. B. mathematische Unterschiede zwischen den Daten. Zum Beispiel darf 10 im Datensatz nicht fünfmal zwei darstellen.
Die endgültige qualitative Datenstatistikgruppe sind Ratiovariablen. Diese Zahlen haben gleiche Räume zwischen den Daten und haben auch einen echten Nullpunkt. Teilzahlen wie 2.1 oder 3,3 können auch in dieser Gruppe möglich sein. Die Forscher müssen sorgfältig vorsichtig sein, um Verhältnisdaten aus Intervall in ihren Studien korrekt zu identifizieren.