Vad är kvalitativ datastatistik?
Kvalitativ datastatistik är en av två stora grupper dataforskare använder för att göra slutsatser om en större befolkning. Många forskare använder prover från en större population för att samla in specifik statistik. Kvalitativ datastatistik uppskattar eller karakteriserar vanligtvis de data som samlats in från provet. Datatyper i denna statistikgrupp inkluderar nominella, ordinära, intervall- och kvotvariabler, som alla har specifik användning i en studie. Forskare kan manipulera insamlade data för att visa specifik information om urvalet - och därmed befolkningen - för att stödja eller inte stödja en hypotes.
Ovanstående kvalitativa datastatistikgrupper kallas vanligen variabler. De två typerna av variabler som förekommer i en studie är oberoende och beroende. Oberoende variabler kan vara de artiklar som experimentellt manipuleras eller de som påverkar den beroende variabeln. Den beroende variabeln mäts i en studie för att bestämma hur de oberoende - och andra möjliga variabler - påverkar den. Identifiering av variabler kan vara en något tråkig process.
Nominella variabler är kvalitativ datastatistik som inte har någon ordnings- eller sekvensrankning. Kort sagt kräver moniker att dessa data ska organiseras eller separeras endast med namn. Exempelvis är svar som ja eller nej på en fråga eller deltagarnas kön - manliga eller kvinnliga - bland de vanligaste nominella uppgifterna. Forskare kan behöva informationen för att helt enkelt definiera grundläggande egenskaper om individerna i studien.
Ordinära variabler representerar data som faller in i en ordnad serie. Dessa uppgifter kan uppstå när en forskare ställer en fråga som kräver ett antal svar. Exempelvis är svar som sträcker sig från fattiga eller rättvisa till bra eller utmärkta ordinära. Vissa studier kan placera siffror på dessa svar, till exempel en, två, tre och fyra. Detta gör det möjligt för forskaren att rangordna data för studien.
Intervallvariabler har ett lika stort avstånd mellan siffrorna i kvalitativ datastatistik. Temperatur eller ålder är exempel som kan visas i den insamlade informationen. Nyckeln för denna datatyp är att noll inte är ett alternativ. Informationen här faller kanske inte under specifika regler, till exempel matematiska skillnader mellan data. Till exempel kanske 10 inte representerar fem gånger två i datauppsättningen.
Den slutliga kvalitativa datastatistikgruppen är kvotvariabler. Dessa siffror har lika mellanrum mellan data och har också en verklig nollpunkt. Delnummer, såsom 2.1 eller 3.3, kan också vara möjliga i denna grupp. Forskare måste vara noga med att korrekt identifiera kvotdata från intervallet i sina studier.