定性データ統計とは

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つの大きなデータグループの1つです。 多くの研究者は、特定の統計を収集するために、より大きな母集団からのサンプルを使用します。 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概算または特徴付けます。 この統計グループのデータタイプには、名義変数、順序変数、間隔変数、比率変数が含まれ、これらはすべて研究で特定の用途があります。 研究者は、収集したデータを操作して、サンプル（つまり母集団）に関する特定の情報を表示し、仮説を支持するかしないかを決定できます。

上記の定性的データ統計グループは、一般に変数と呼ばれます。 スタディで発生する2種類の変数は、独立と従属です。 独立変数は、実験的に操作されたアイテム、または従属変数に影響するアイテムです。 従属変数は研究で測定され、独立変数（および他の可能な変数）がどのように影響するかを判断します。 変数の識別は、やや面倒なプロセスです。

ノミナル変数は、順序または連続ランキングがない定性的なデータ統計です。 要するに、モニカ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、質問に対する参加者の性別（男性または女性）に対する「はい」または「いいえ」の回答は、最も一般的な名義データの1つです。 研究者は、研究の個人に関する基本的な特徴を簡単に定義するために情報が必要になる場合があります。

順序変数は、順序付きシリーズに分類されるデータを表します。 このデータは、研究者が一連の回答を必要とする質問をしたときに発生する場合があります。 たとえば、貧弱または公平から良または優秀までの回答は順序付けられています。 1、2、3、4など、一部の研究ではこれらの回答に数字を付ける場合があります。 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スペースを持っています。 温度または年齢は、収集されたデータに表示される例です。 このデータ型の重要な点は、ゼロはオプションではないということです。 ここの情報は、データ間の数学的差異などの特定の規則に該当しない場合もあります。 たとえば、10はデータセットの2の5倍を表さない場合があります。

最終的な定性的データ統計グループは、比率変数です。 これらの数字は、データ間に等しいスペースを持ち、真のゼロ点も持っています。 このグループでは、2.1や3.3などの部分的な番号も使用できます。 研究者は、研究の間隔から比率データを正しく識別するように注意する必要があります。