Was sind qualitative Datenstatistiken?
Qualitative Datenstatistik ist eine von zwei großen Gruppen von Datenforschern, die Rückschlüsse auf eine größere Population ziehen. Viele Forscher verwenden Stichproben einer größeren Population, um spezifische Statistiken zu erstellen. Qualitative Datenstatistiken approximieren oder charakterisieren typischerweise die aus der Stichprobe gesammelten Daten. Zu den Datentypen in dieser Statistikgruppe gehören Nominal-, Ordinal-, Intervall- und Verhältnisvariablen, die alle für eine Studie spezifisch verwendet werden. Forscher können gesammelte Daten manipulieren, um spezifische Informationen über die Stichprobe - und damit die Population - anzuzeigen, um eine Hypothese zu stützen oder nicht zu stützen.
Die obigen qualitativen Datenstatistikgruppen werden allgemein als Variablen bezeichnet. Die beiden Arten von Variablen, die in einer Studie auftreten, sind unabhängig und abhängig. Unabhängige Variablen können solche Elemente sein, die experimentell manipuliert wurden, oder solche, die sich auf die abhängige Variable auswirken. Die abhängige Variable wird in einer Studie gemessen, um festzustellen, wie sich die unabhängige Variable und andere mögliche Variablen darauf auswirken. Die Identifizierung von Variablen kann ein etwas langwieriger Prozess sein.
Nominalvariablen sind qualitative Datenstatistiken ohne Reihenfolge oder sequenzielle Rangfolge. Kurz gesagt verlangt der Moniker, dass diese Daten nur nach Namen organisiert oder getrennt werden. Beispielsweise gehören Antworten wie Ja oder Nein auf eine Frage oder das Geschlecht der Teilnehmer - männlich oder weiblich - zu den häufigsten Nenndaten. Möglicherweise benötigen die Forscher die Informationen, um einfach die grundlegenden Merkmale der Personen in der Studie zu definieren.
Ordnungsvariablen stellen Daten dar, die in eine geordnete Reihe fallen. Diese Daten können entstehen, wenn ein Forscher eine Frage stellt, die eine Reihe von Antworten erfordert. Zum Beispiel sind Antworten, die von schlecht oder fair bis gut oder exzellent reichen, ordinal. In einigen Studien werden diese Antworten möglicherweise mit Zahlen versehen, z. B. eins, zwei, drei und vier. Auf diese Weise kann der Forscher die Daten für die Studie einstufen.
Intervallvariablen haben in der qualitativen Datenstatistik den gleichen Abstand zwischen den Zahlen. Temperatur oder Alter sind Beispiele, die in den gesammelten Daten enthalten sein können. Der Schlüssel für diesen Datentyp ist, dass Null keine Option ist. Die Informationen hier fallen möglicherweise auch nicht unter bestimmte Regeln, z. B. mathematische Unterschiede zwischen Daten. Beispielsweise steht 10 möglicherweise nicht für fünf mal zwei im Datensatz.
Die letzte Gruppe der qualitativen Datenstatistiken besteht aus Verhältnisvariablen. Diese Zahlen haben gleiche Abstände zwischen den Daten und haben auch einen wahren Nullpunkt. Teilnummern wie 2.1 oder 3.3 sind möglicherweise auch in dieser Gruppe möglich. Die Forscher müssen darauf achten, die Verhältnisdaten aus den Intervallen in ihren Studien korrekt zu identifizieren.