질적 데이터 통계 란 무엇입니까?

질적 데이터 통계는 연구자들이 더 많은 인구에 대한 추론에 사용하는 두 개의 큰 데이터 그룹 중 하나입니다. 많은 연구자들은 더 많은 인구의 샘플을 사용하여 특정 통계를 수집합니다. 정 성적 데이터 통계는 일반적으로 샘플에서 수집 한 데이터를 근사하거나 특성화합니다. 이 통계 그룹의 데이터 유형에는 공칭, 서수, 간격 및 비율 변수가 포함되며, 모두 연구에서 특정 사용이 있습니다. 연구원들은 수집 된 데이터를 조작하여 가설을 지원하거나 지원하기 위해 샘플과 인구에 대한 특정 정보를 보여줄 수 있습니다.

위의 질적 데이터 통계 그룹은 일반적으로 변수라고합니다. 연구에서 발생하는 두 가지 유형의 변수는 독립적이고 의존적입니다. 독립적 인 변수는 실험적으로 조작 된 항목 또는 종속 변수에 영향을 미치는 항목 일 수 있습니다. 종속 변수는 연구에서 측정하여 독립적 인 방법을 결정하고다른 가능한 변수 - 영향을 미칩니다. 변수의 식별은 다소 지루한 프로세스 일 수 있습니다.

공칭 변수는 순서 또는 순차적 순위가없는 질적 데이터 통계입니다. 요컨대, 모니 커는이 데이터를 이름으로 만 구성하거나 구분하도록 요구합니다. 예를 들어, 질문이나 참가자의 성별 (남성 또는 여성)에 대한 예 또는 아니오와 같은 답은 가장 일반적인 공칭 데이터 중 하나입니다. 연구자들은 연구에서 개인에 대한 기본 특성을 단순히 정의하기 위해 정보가 필요할 수 있습니다.

서수 변수는 순서 시리즈에 속하는 데이터를 나타냅니다. 이 데이터는 연구원이 다양한 답변이 필요한 질문을 할 때 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 가난하거나 공정한 것에서 선하거나 우수한 대답은 서수입니다. 일부 연구는 1, 2, 3 및 4와 같은 이러한 답변에 숫자를 배치 할 수 있습니다. 이것은 연구원이 RA를 허용합니다NK 연구 데이터.

간격 변수는 정 성적 데이터 통계의 숫자 사이에 동일한 공간이 있습니다. 온도 또는 연령은 수집 된 데이터에 나타날 수있는 예입니다. 이 데이터 유형의 핵심은 0이 옵션이 아니라는 것입니다. 여기의 정보는 또한 데이터 간의 수학적 차이와 같은 특정 규칙에 해당되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 10은 데이터 세트에서 5 배 2를 나타내지 않을 수 있습니다.

최종 질적 데이터 통계 그룹은 비율 변수입니다. 이 수치는 데이터 사이에 동일한 공간이 있으며 실제 제로 포인트도 있습니다. 이 그룹에서는 2.1 또는 3.3과 같은 부분 숫자도 가능할 수 있습니다. 연구원들은 연구 간격에서 비율 데이터를 올바르게 식별하도록주의해야합니다.