主な違い

統計学は大量の数値データを収集し分析する実践あるいは科学である。代表的なサンプルから全体の割合を推定するために特に指定されています。統計データはデータの整理と収集に便利です。統計では主に数値や数値のデータを評価する。収集と分析のデータにはいくつかのタイプがあります。データ分析の主な技術は、元のデータ、補助データ、定性データ、定量データである。定性的データは、属性と属性でデータ収集を行うデータ型です。定性的データの表示は、数字や数値ではなく言語や文字で表されます。逆に、定量データはデータのタイプであり、データ分類は数量、数量または範囲に基づいて行われる。定量データは数値、測定単位または数値で表される。

比較図

定性的データ(qualitative data)は何ですか？

定性的データは観察できるが測定できないデータ型である。このようなデータのオブジェクト分類は、属性と属性に基づいて行われます。これは近似的なデータ分析であり、計算できないか、正確ではありません。このようなデータを分析する人は、オブジェクトのタイプと特徴を事前に理解する必要があります。いずれかの素人がそれを分析しようとすると、定性データは本質的に記述的であり、分析に関わると専門家が近づく必要があるため、状況はさらに悪化する可能性があります。期間データ解析プロセスは、物体の物理的属性と属性に基づいて区別され、異なるカテゴリに分類されます。単純に観測データでは表現できないし、観測データでは表現できない。より簡潔な方法で、言語と文字でデータを整理し分析するデータ解釈タイプと言える。このタイプのデータ解釈では、テクスチャ、味、感覚、においは、あまり使用されない観察可能な属性である。観察に加えて、定性的データはインタビューまたは評価に基づいている。定性データは、数値ではなくカテゴリ別に分類されるため、分類データとも呼ばれる。

定量データ（quantitative data）は何ですか？

定量データは、数値、数値、測定単位で表されるデータです。データは数量、数量または範囲によって異なるグループに分けられます。言い換えれば、これはデジタルゲームであり、異なる算術演算を適用し、その有効性を検査することができると言える。定量データは、数値でデータを計算または表す方法です。グラフ、グラフ、柱状図は表現にも使われています。上記の方法を使用すると、すべてのコンテンツを非常に簡潔にカバーしているため、一人のデータ評価はかなり簡単になります。長さ,体積,面積,温度の測定は,このようなデータ解析のいくつかの顕著な例である。この場合、数値と測定単位が必要です。実験,調査,観察はいずれもこのタイプのデータ評価で行った。

定性的データ(qualitative data) vs. 定量データ（quantitative data）

• 定性的データは観察できるが測定できないデータ型である。一方、定量データは、数値、数値、測定単位で表されるデータである。
• 質感、味覚、手触り、嗅覚は、この定性的データ解釈に用いられる観察可能な属性には少ない。これに対して、定性的データの数、数、または範囲に応じてデータを異なるグループに分けます。
• 定性データは非統計分析を採用し、定量データは統計分析を採用する。
• 定量データでは、数値とメトリック単位が表示に使用され、定性データでは単語が使用されます。

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