Ce este datele cantitative?

În statistici, datele cantitative sunt numerice și obținute prin numărare sau măsurare și contrastate cu seturi de date calitative, care descriu atribute ale obiectelor, dar nu conțin numere. Există o varietate de moduri în care datele cantitative apar în statistici. Fiecare dintre următoarele este un exemplu de date cantitative:

• Înălțimea jucătorilor unei echipe de fotbal
• Numărul de mașini din fiecare rând al unei parcări
• Gradul procentual de elevi dintr-o clasă
• Valorile caselor dintr-un cartier
• Durata de viață a unui lot de o anumită componentă electronică.
• Timpul petrecut în așteptarea la rând pentru cumpărători la un supermarket.
• Numărul de ani în școală pentru persoane fizice într-o anumită locație.
• Greutatea ouălor prelevate de la un cotlet de pui într-o anumită zi a săptămânii.

În plus, datele cantitative pot fi defalcate și analizate în funcție de nivelul de măsurare implicat, inclusiv nivelurile nominale, ordinale, de intervale și raporturi de măsurare sau dacă seturile de date sunt continue sau nu discrete.

Niveluri de măsurare

În statistici, există o varietate de moduri în care cantitățile sau atributele obiectelor pot fi măsurate și calculate, toate implicând numere în seturi de date cantitative. Aceste seturi de date nu implică întotdeauna numere care pot fi calculate, care este determinat de nivelul de măsurare al fiecărui set de date:

• Nominal: Orice valori numerice la nivelul nominal de măsurare nu trebuie tratate ca o variabilă cantitativă. Un exemplu în acest sens ar fi un număr de tricou sau un număr de identificare al studentului. Nu are sens să faci niciun fel de calcul pe aceste tipuri de numere.
• Ordinal: Datele cantitative la nivelul ordinal de măsurare pot fi ordonate, cu toate acestea, diferențele dintre valori sunt lipsite de sens. Un exemplu de date la acest nivel de măsurare este orice formă de clasare.
• Interval: Datele la nivel de interval pot fi ordonate și diferențele pot fi calculate în mod semnificativ. Cu toate acestea, datele la acest nivel nu au de obicei un punct de plecare. Mai mult, raporturile dintre valorile datelor sunt lipsite de sens. De exemplu, 90 de grade Fahrenheit nu este de trei ori mai cald decât atunci când este de 30 de grade.
• Raport: Datele la nivelul raportului de măsurare nu pot fi doar ordonate și scăzute, dar pot fi, de asemenea, împărțite. Motivul pentru aceasta este că aceste date au o valoare zero sau un punct de plecare. De exemplu, scala de temperatură Kelvin are un zero absolut.

Determinarea care dintre aceste niveluri de măsurare intră un set de date va ajuta statisticienii să stabilească dacă datele sunt utile sau nu pentru a face calcule sau pentru a observa un set de date așa cum sunt.

Discret și continuu

Un alt mod în care datele cantitative pot fi clasificate este dacă seturile de date sunt discrete sau continue - fiecare dintre acești termeni are sub-câmpuri întregi de matematică dedicate studierii acestora; este important să distingem între datele discrete și cele continue, deoarece se folosesc diferite tehnici.

Un set de date este discret dacă valorile pot fi separate între ele. Principalul exemplu în acest sens este setul de numere naturale. Nu există nicio modalitate prin care o valoare poate fi o fracțiune sau între oricare dintre numerele întregi. Acest set apare foarte natural atunci când numărăm obiecte care sunt utile numai în întregime, cum ar fi scaune sau cărți.

Datele continue apar atunci când persoanele reprezentate în setul de date pot prelua orice număr real într-o gamă de valori. De exemplu, greutățile pot fi raportate nu doar în kilograme, ci și în grame și miligrame, micrograme și așa mai departe. Datele noastre sunt limitate doar de precizia dispozitivelor noastre de măsurare.