В статистике качественные данные, иногда называемые категориальными данными, представляют собой данные, которые можно упорядочить в категории, основанные на физических чертах, поле, цветах или чем-либо, что не имеет числа, связанного с Это.
Цвет волос игроков футбольной команды, цвет машин на стоянке, буквенные оценки учеников в классе, типы монет в банка и форма конфет в разнообразной упаковке - все это примеры качественных данных, если конкретный номер не присвоен ни одному из этих описания.
Качественные данные контрастируют с количественные данные где наборы количественных данных имеют связанные с ними числа, которые оценивают количество объекта или объектов с общими характеристиками. Часто количественные данные используются для анализировать качественные наборы данных.
Качественный против Количественные данные
Довольно легко понять разницу между качественными и количественными данными: первые не включает числа в своем определении признаков объекта или группы объектов, в то время как последний делает. Тем не менее, это может сбить с толку, если думать с точки зрения статистических атрибутов, которые включают размер и измерения, которые являются количественными, а не качественными данными.
Чтобы лучше понять эти концепции, лучше всего рассмотреть примеры конкретных наборов данных и то, как их можно определить. Обратите внимание, какие качественные, а какие - количественные наборы данных в следующих примерах:
- У кошек оранжевый, коричневый, черный или белый мех (качественный).
- У мальчиков коричневые, черные, светлые и рыжие волосы (качественные).
- Есть четыре черных кошки и пять оранжевых кошек (количественно).
- Пирог состоял из 50 процентов шоколада и 50 процентов ванили (количественно).
Даже когда определенная особенность или атрибут объекта являются качественными, например шоколад для торта или черный для кошек, включение числа в набор данных делает его количественным, хотя эта взаимосвязь важна для изучения статистики, поскольку она дает категории, по которым математики могут затем сравнивать численно.
Важность качественных данных
Принимая во внимание, что количественные данные важны для определения конкретной частоты признаков или характеристик, размеров и размеров объекты и такая информация о данной теме, качественные данные, такие как цвет волос или кожи сотрудников в компании или Здоровья шерсти домашнего животного может иметь важное значение в статистическом анализе, особенно в сочетании с количественными данными об этих качественных функции.
По сути, важны качественные данные, поскольку они позволяют статистикам формировать параметры, с помощью которых можно наблюдать большие наборы данных. Например, компания, которая хотела бы определить разнообразие своей рабочей силы, хотела бы взглянуть на набор качественных данных, таких как раса и этническая принадлежность своих работников, а также количественные данные о частоте принадлежности работников к этим расам и этнические группы.
Качественные данные предоставляют средства, с помощью которых наблюдатели могут количественно оценить окружающий их мир - есть три блондинки, два брюнетки и три черноволосые женщины за столом или 16 новичков и 15 второкурсников, посещающих ежегодную группу поездка.