Definiție și exemple calitative ale datelor

În statistici, datele calitative - denumite uneori date categorice - sunt date care pot fi aranjate în categorii bazate pe trăsături fizice, sex, culori sau orice altceva care nu are un număr asociat cu acestea.

Culorile părului jucătorilor dintr-o echipă de fotbal, culoarea mașinilor dintr-o parcare, notele de scrisori ale elevilor dintr-o sală de clasă, tipurile de monede dintr-un borcan și forma bomboanelor dintr-un pachet de varietăți sunt toate exemple calitative date atât timp cât un anumit număr nu este atribuit niciunei din aceste descrieri.

Datele calitative sunt contrastate cu datele cantitative în care seturile de date cantitative au numere asociate cu acestea care evaluează cantitatea unui obiect sau a unor obiecte cu caracteristici partajate. Deseori, datele cantitative sunt utilizate pentru a analiza seturi de date calitative.

Date calitative vs. cantitative

Este destul de ușor să înțelegem diferența dintre datele calitative și cantitative: primele nu includ numere în definirea sa a trăsăturilor unui obiect sau a unui grup de obiecte, în timp ce al doilea face. Totuși, poate deveni confuz atunci când gândești în termeni de atribute statistice, care includ dimensiunea și dimensiunile, care sunt date cantitative și nu calitative.

Pentru a înțelege mai bine aceste concepte, este mai bine să observați exemple de seturi de date particulare și modul în care acestea pot fi definite. Observați care sunt calitative și care sunt seturi de date cantitative în următoarele exemple:

• Pisicile au blană portocalie, maro, neagră sau albă (calitativ).
• Băieții au părul brun, negru, blond și roșu (calitativ).
• Există patru pisici negre și cinci pisici portocalii (cantitativ).
• Tortul a fost de 50 la sută ciocolată și 50 la sută de vanilie (cantitativ).

Chiar și atunci când o anumită caracteristică sau atribut al unui obiect este calitativ, cum ar fi ciocolată pentru tort sau negru pentru pisici, includerea unui număr în setul de date îl face unul cantitativ, deși această interacțiune este importantă pentru studiul statisticilor deoarece oferă categorii pentru care matematicienii pot compara apoi numeric.

Importanța datelor calitative

Întrucât datele cantitative sunt importante în determinarea frecvenței particulare a trăsăturilor sau caracteristicilor, mărimilor și dimensiunilor obiectelor și acel tip de informații despre un subiect dat, date calitative, cum ar fi culoarea părului sau a pielii angajaților unei companii sau sănătatea a hainei unui animal de companie poate fi importantă în analiza statistică, în special atunci când este asociată cu date cantitative despre aceste caracteristici calitative.

În esență, datele calitative sunt importante, deoarece le permite statisticienilor să formeze parametri prin care să observe seturi mai mari de date. De exemplu, o companie care dorea să determine diversitatea forței de muncă ar dori să se uite la un set de date calitative precum rasa și etnia angajaților săi, precum și datele cantitative ale frecvenței angajaților care aparțin acestor rase și etnii.

Datele calitative oferă mijloacele pentru care observatorii pot cuantifica lumea din jurul lor - sunt trei blondele, două brunete și trei femei cu părul negru la masă sau există 16 elevi și 15 sophomori care participă la excursia anuală de trupă..