В статистике количественные данные являются числовыми и получаются путем подсчета или измерения и сопоставляются с качественные данные наборы, которые описывают атрибуты объектов, но не содержат чисел. Существует множество способов получения количественных данных в статистике. Каждое из следующего является примером количественных данных:
- Высоты игроков в футбольной команде
- Количество машин в каждом ряду парковки
- Процентная оценка студентов в классе
- Ценности домов по соседству
- Время жизни партии определенного электронного компонента.
- Время, проведенное в очереди за покупателями в супермаркете.
- Количество лет в школе для лиц в определенном месте.
- Вес яйца берется из курятника в определенный день недели.
Кроме того, количественные данные могут быть дополнительно разбиты и проанализированы в соответствии с уровнем измерения включая номинальные, порядковые, интервальные и относительные уровни измерения или являются ли наборы данных непрерывными или дискретно.
Уровни Измерения
В статистике существует множество способов измерения и вычисления количеств или атрибутов объектов, каждый из которых включает числа в наборах количественных данных. Эти наборы данных не всегда включают числа, которые можно рассчитать, что определяется каждым набором данных
уровень измерения:- Номинальная: Любые числовые значения на номинальном уровне измерения не должны рассматриваться как количественная переменная. Примером этого может быть номер на майке или идентификационный номер студента. Нет смысла делать какие-либо вычисления для этих типов чисел.
- Порядковый: Количественные данные на порядковом уровне измерения можно упорядочить, однако различия между значениями не имеют смысла. Примером данных на этом уровне измерения является любая форма ранжирования.
- Интервал: Данные на уровне интервала могут быть упорядочены, а различия могут быть осмысленно рассчитаны. Однако данные на этом уровне обычно не имеют отправной точки. Более того, соотношения между значениями данных не имеют смысла. Например, 90 градусов по Фаренгейту не в три раза жарче, чем при 30 градусах.
- Ratio: Данные на уровне отношения измерений могут быть не только упорядочены и вычтены, но также могут быть разделены. Причина этого в том, что эти данные имеют нулевое значение или отправную точку. Например, шкала температуры Кельвина имеет полный ноль.
Определение того, к какому из этих уровней измерения относится набор данных, поможет статистикам определить, полезны ли данные для расчетов или наблюдения за набором данных в стоит.
Дискретный и непрерывный
Другой способ классификации количественных данных заключается в том, являются ли наборы данных дискретный или непрерывный - каждый из этих терминов имеет целые подполя математики, посвященные их изучению; важно различать дискретные и непрерывные данные, потому что используются разные методы.
Набор данных является дискретным, если значения могут быть отделены друг от друга. Основным примером этого является набор натуральные числа. Невозможно, чтобы значение могло быть дробью или между любыми целыми числами. Этот набор очень естественно возникает, когда мы считаем объекты, которые полезны только в то время, как целые, как стулья или книги.
Непрерывные данные возникают, когда лица, представленные в наборе данных, могут принимать любые настоящий номер в диапазоне значений. Например, веса могут быть указаны не только в килограммах, но также в граммах и миллиграммах, микрограммах и так далее. Наши данные ограничены только точностью наших измерительных приборов.