In der Statistik sind qualitative Daten - manchmal auch als kategoriale Daten bezeichnet - Daten, die angeordnet werden können Kategorien basierend auf körperlichen Merkmalen, Geschlecht, Farben oder allem, mit dem keine Nummer verknüpft ist es.
Die Haarfarben der Spieler einer Fußballmannschaft, die Farbe der Autos auf einem Parkplatz, die Buchstaben der Schüler in einem Klassenzimmer, die Arten von Münzen in einem Das Glas und die Form der Süßigkeiten in einer Sortenpackung sind Beispiele für qualitative Daten, sofern ihnen keine bestimmte Nummer zugewiesen ist Beschreibungen.
Qualitative Daten werden gegenübergestellt quantitative Daten wobei quantitativen Datensätzen Nummern zugeordnet sind, die die Menge eines Objekts oder von Objekten mit gemeinsamen Merkmalen bewerten. Oft werden quantitative Daten verwendet, um qualitative Datensätze analysieren.
Qualitativ vs. Quantitative Daten
Der Unterschied zwischen qualitativen und quantitativen Daten ist ziemlich leicht zu verstehen: erstere enthält keine Zahlen in der Definition von Merkmalen eines Objekts oder einer Gruppe von Objekten, während letztere tut. Dennoch kann es verwirrend werden, wenn man an statistische Attribute denkt, zu denen Größe und Dimensionen gehören, die quantitative und keine qualitativen Daten sind.
Um diese Konzepte besser zu verstehen, sollten Sie Beispiele für bestimmte Datensätze und deren Definition beobachten. Beobachten Sie in den folgenden Beispielen, welche qualitativen und welche quantitativen Datensätze sind:
- Die Katzen haben orange, braunes, schwarzes oder weißes Fell (qualitativ).
- Die Jungen haben braune, schwarze, blonde und rote Haare (qualitativ).
- Es gibt vier schwarze und fünf orangefarbene Katzen (quantitativ).
- Der Kuchen bestand zu 50 Prozent aus Schokolade und zu 50 Prozent aus Vanille (quantitativ).
Selbst wenn ein bestimmtes Merkmal oder Attribut eines Objekts qualitativ ist, wie z. B. Schokolade für den Kuchen oder Schwarz für die Katzen, erfolgt die Aufnahme einer Zahl in den Datensatz macht es zu einem quantitativen, obwohl dieses Zusammenspiel für das Studium der Statistik wichtig ist, da es Kategorien bietet, für die Mathematiker dann vergleichen können numerisch.
Die Bedeutung qualitativer Daten
Während quantitative Daten für die Bestimmung der besonderen Häufigkeit von Merkmalen oder Merkmalen, der Größe und der Abmessungen von wichtig sind Objekte und diese Art von Informationen zu einem bestimmten Thema, qualitative Daten wie die Farbe der Haare oder der Haut von Mitarbeitern in einem Unternehmen oder der Die Gesundheit des Fells eines Haustieres kann bei statistischen Analysen wichtig sein, insbesondere wenn es mit quantitativen Daten über diese qualitativen Daten kombiniert wird Eigenschaften.
Im Wesentlichen sind qualitative Daten wichtig, da sie es Statistikern ermöglichen, Parameter zu bilden, anhand derer größere Datenmengen beobachtet werden können. Zum Beispiel möchte ein Unternehmen, das die Vielfalt seiner Belegschaft bestimmen möchte, eine Reihe von qualitativen Daten wie betrachten Rasse und ethnische Zugehörigkeit seiner Beschäftigten sowie die quantitativen Daten über die Häufigkeit der Beschäftigten, die diesen Rassen angehören, und Ethnien.
Qualitative Daten bieten die Mittel, mit denen Beobachter die Welt um sie herum quantifizieren können - es gibt drei Blondinen, zwei Brünette und drei schwarzhaarige Frauen am Tisch oder 16 Erstsemester und 15 Studenten im zweiten Jahr besuchen die jährliche Band Ausflug.