Kas ir kvalitatīvo datu statistika?

Iepriekš minētās kvalitatīvo datu statistikas grupas parasti dēvē par mainīgajiem. Divu veidu mainīgie, kas sastopami pētījumā, ir neatkarīgi un atkarīgi. Neatkarīgi mainīgie var būt tie vienumi, ar kuriem eksperimentāli tiek manipulēts, vai tie, kas ietekmē atkarīgo mainīgo. Atkarīgais mainīgais tiek mērīts pētījumā, lai noteiktu, kā neatkarīgie un citi iespējamie mainīgie to ietekmē. Mainīgo identifikācija var būt nedaudz nogurdinošs process.

Nominālie mainīgie ir kvalitatīva datu statistika, kurai nav secības vai secīga ranga. Īsāk sakot, nosaukums pieprasa, lai šie dati būtu sakārtoti vai atdalīti tikai pēc nosaukuma. Piemēram, atbildes, piemēram, jā vai nē, uz jautājumu vai dalībnieku dzimums — vīrietis vai sieviete — ir vieni no visizplatītākajiem nominālajiem datiem. Pētniekiem var būt nepieciešama informācija, lai vienkārši definētu pētījumā iesaistīto personu pamatīpašības.

Kārtības mainīgie apzīmē datus, kas ietilpst sakārtotā sērijā. Šie dati var rasties, kad pētnieks uzdod jautājumu, uz kuru ir jāsniedz dažādas atbildes. Piemēram, atbildes, kas svārstās no sliktas vai godīgas līdz labas vai izcilas, ir kārtas. Dažos pētījumos uz šīm atbildēm var pievienot skaitļus, piemēram, viens, divi, trīs un četri. Tas ļauj pētniekam sarindot pētījuma datus.

Intervālu mainīgajiem ir vienāda atstarpe starp skaitļiem kvalitatīvo datu statistikā. Temperatūra vai vecums ir piemēri, kas var parādīties apkopotajos datos. Šim datu veidam galvenais ir tas, ka nulle nav izvēle. Šeit sniegtā informācija var arī neatbilst īpašiem noteikumiem, piemēram, datu matemātiskām atšķirībām. Piemēram, 10 datu kopā nedrīkst attēlot piecas reizes divas.

Galīgā kvalitatīvo datu statistikas grupa ir koeficientu mainīgie. Šiem skaitļiem ir vienādas atstarpes starp datiem, un tiem ir arī patiess nulles punkts. Šajā grupā var būt iespējami arī daļēji skaitļi, piemēram, 2.1 vai 3.3. Pētniekiem ir jābūt uzmanīgiem, lai savos pētījumos pareizi noteiktu attiecību datus no intervāla.

SmartAsset.