定性数据统计是研究人员用来推断更大人群的两大数据组之一。许多研究人员使用来自更多人群的样本来收集特定的统计数据。定性数据统计通常近似或描述从样本中收集的数据。该统计组中的数据类型包括名义变量、顺序变量、区间变量和比率变量,所有这些变量在研究中都有特定用途。研究人员可以操纵收集到的数据来显示关于样本的具体信息,从而显示人口,以支持或不支持一个假设。。
上述定性数据统计组通常称为变量。研究中出现的两类变量是独立的和依赖的。自变量可以是实验操作的项目或影响因变量的项目。在一项研究中对因变量进行测量,以确定自变量和其他可能的变量对因变量的影响。识别变量可能是一个有点乏味的过程。
名义变量是没有顺序或顺序排列的定性数据统计。简而言之,名字对象要求仅按名称组织或分隔这些数据。例如,对一个问题的回答,如是或否,或参与者的性别(男性或女性),都是最常见的名义数据。研究人员可能需要这些信息来简单地定义研究中个体的基本特征。
序数变量表示属于有序序列的数据。当研究人员提出一个需要一系列答案的问题时,可能会出现这种数据。例如,从差或一般到好或优秀的答案都是有序的。一些研究可能会将数字放在这些答案上,例如1、2、3和4。这允许研究人员对研究数据进行排名。
在定性数据统计中,区间变量的数字间距相等。温度或年龄可能出现在收集的数据中。此数据类型的关键是零不是一个选项。此处的信息也可能不属于特定规则,例如数据之间的数学差异。例如,10可能不代表数据集中的5乘以2。
最后的定性数据统计组是比率变量。这些数字在数据之间有相等的空间,也有一个真实的零点。在这一组中也可以使用部分数字,如2.1或3.3。研究人员在研究中必须小心正确地识别区间比率数据。
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