Hur korrelerar kvantitativa data till studien av statistik?

I statistik är kvantitativ data numerisk och inhämtad genom räkning eller mätning och kontrasterad med kvalitativa datamängder, som beskriver objekts attribut men inte innehåller siffror. Det finns en olika sätt som kvantitativ data uppstår i statistik. Vart och ett av följande är ett exempel på kvantitativ data:

  • Höjden på spelare i ett fotbollslag

Antalet bilar i varje rad på en parkeringsplats

  • Betyg i procent av elever i ett klassrum
  • Värdena av bostäder i en stadsdel
  • Livstiden för ett parti av en viss elektronisk komponent.
  • Den tid som spenderas i kö för shoppare på en stormarknad.
  • Antalet år i skolan för individer på en viss plats.
  • Vikten av ägg som tagits från ett hönshus en viss veckodag.
  • Dessutom kan kvantitativa data brytas ytterligare ned och analyseras i enlighet med den involverade mätningsnivån inklusive nominella, ordinala, intervall och kvotnivåer för mätning eller om datamängderna är kontinuerliga eller diskreta.

    Mätnivåer

    I statistik finns det en mängd olika sätt på vilka kvantiteter eller attribut för objekt kan mätas och beräknas, som alla involverar siffror i kvantitativa datamängder. Dessa datamängder innefattar inte alltid siffror som kan beräknas, vilket bestäms av varje datamängds mätnivå:

    • Nominell:

      Alla numeriska värden på nominell nivå av mätning ska inte behandlas som en kvantitativ variabel. Ett exempel på detta skulle vara ett tröjnummer eller student-ID-nummer. Det är ingen mening att göra någon beräkning på dessa typer av siffror.

    • Ordinal :

      Kvantitativa data på ordinarie mätningsnivå kan beställas, men skillnader mellan värden är meningslösa. Ett exempel på data på denna mätningsnivå är någon form av rangordning.

    Intervall:

    Data på intervallnivå kan beställas och skillnader kan beräknas på ett meningsfullt sätt. Data på denna nivå saknar dock vanligtvis en utgångspunkt. Dessutom är förhållanden mellan datavärden meningslösa. Till exempel är 90 grader Fahrenheit inte tre gånger så varmt som när det är 30 grader.

  • Förhållande: Data på mätningsgradsnivå kan inte bara beställas och subtraheras, utan det kan också delas. Anledningen till detta är att denna data har ett nollvärde eller startpunkt. Till exempel har Kelvins temperaturskalan en absolut noll.
  • Att bestämma vilken av dessa mätnivåer en datamängd faller under kommer att hjälpa statistiker att avgöra om datan eller inte är användbar för att göra beräkningar eller observera en uppsättning data som den ser ut.

    Diskret och kontinuerlig

    Ett annat sätt som kvantitativa data kan klassificeras är huruvida datamängderna är diskreta eller kontinuerliga — var och en av dessa termer har hela underfält av matematik dedikerade till att studera dem; det är viktigt att skilja på diskreta och kontinuerliga data eftersom olika tekniker används.

    En datamängd är diskret om värdena kan separeras från varandra. Huvudexemplet på detta är mängden naturliga tal. Det finns inget sätt att ett värde kan vara en bråkdel eller mellan något av de heltal. Denna uppsättning uppstår mycket naturligt när vi räknar föremål som bara är användbara medan de är hela som stolar eller böcker.

    Kontinuerliga data uppstår när individer som är representerade i datamängden kan ta på sig vilket reellt tal som helst inom ett intervall av värden. Till exempel kan vikter rapporteras inte bara i kilogram, utan också gram, och milligram, mikrogram och så vidare. Våra data begränsas endast av precisionen hos våra mätenheter.

    Lämna ett svar

    Relaterade Inlägg

    • The Notorious Benedict Arnold av Steve Sheinkin

    • En recension av Diary of a Wimpy Kid: Rodrick Rules

    • Mother Goose Board Böcker för spädbarn och småbarn

    • Bokrecension: The Librarian of Basra

    • The Magic Tree House-bokserien av Mary Pope Osborne

    • The Strange Case of Origami Yoda: Bokrecension