In statistica, i dati quantitativi sono numerici e acquisiti attraverso il conteggio o la misurazione e contrastati dati qualitativi insiemi, che descrivono gli attributi degli oggetti ma non contengono numeri. Esistono vari modi in cui i dati quantitativi derivano dalle statistiche. Ciascuno dei seguenti è un esempio di dati quantitativi:
- Le altezze dei giocatori in una squadra di calcio
- Il numero di auto in ogni fila di un parcheggio
- Il voto percentuale degli studenti in una classe
- I valori delle case in un quartiere
- La durata di un batch di un determinato componente elettronico.
- Il tempo trascorso in fila per gli acquirenti in un supermercato.
- Il numero di anni a scuola per le persone in un determinato luogo.
- Il peso delle uova prese da un pollaio in un determinato giorno della settimana.
Inoltre, i dati quantitativi possono essere ulteriormente suddivisi e analizzati in base al livello di misurazione coinvolto compresi i livelli di misurazione nominali, ordinali, di intervallo e di rapporto o se i set di dati sono continui o meno discreto.
Livelli di misurazione
Nelle statistiche, esiste una varietà di modi in cui le quantità o gli attributi degli oggetti possono essere misurati e calcolati, ognuno dei quali coinvolge numeri in set di dati quantitativi. Questi set di dati non implicano sempre numeri che possono essere calcolati, il che è determinato da ciascun set di dati livello di misurazione:
- Nominale: Qualsiasi valore numerico al livello nominale di misurazione non deve essere trattato come una variabile quantitativa. Un esempio di questo potrebbe essere un numero di maglia o un numero ID studente. Non ha senso fare alcun calcolo su questi tipi di numeri.
- Ordinale: I dati quantitativi a livello ordinale di misurazione possono essere ordinati, tuttavia le differenze tra i valori sono prive di significato. Un esempio di dati a questo livello di misurazione è qualsiasi forma di classificazione.
- Intervallo: I dati a livello di intervallo possono essere ordinati e le differenze possono essere calcolate in modo significativo. Tuttavia, i dati a questo livello in genere mancano di un punto di partenza. Inoltre, i rapporti tra i valori dei dati non hanno senso. Ad esempio, 90 gradi Fahrenheit non è tre volte più caldo di quando è 30 gradi.
- Rapporto: I dati a livello di rapporto di misurazione non possono solo essere ordinati e sottratti, ma possono anche essere divisi. La ragione di ciò è che questi dati hanno un valore zero o un punto iniziale. Ad esempio, la scala di temperatura Kelvin ha un zero Assoluto.
Determinare quale di questi livelli di misurazione rientra in un set di dati aiuterà gli statistici determinare se i dati sono utili o meno per effettuare calcoli o osservare un insieme di dati in quanto tali stand.
Discreto e continuo
Un altro modo in cui i dati quantitativi possono essere classificati è se i set di dati lo sono discreto o continuo - ognuno di questi termini ha interi sottocampi di matematica dedicati allo studio; è importante distinguere tra dati discreti e continui perché vengono utilizzate tecniche diverse.
Un set di dati è discreto se i valori possono essere separati l'uno dall'altro. L'esempio principale di questo è l'insieme di numeri naturali. Non è possibile che un valore possa essere una frazione o tra uno qualsiasi dei numeri interi. Questo set nasce in modo molto naturale quando contiamo oggetti che sono utili solo se interi come sedie o libri.
I dati continui sorgono quando gli individui rappresentati nel set di dati possono assumere qualsiasi numero reale in un intervallo di valori. Ad esempio, i pesi possono essere riportati non solo in chilogrammi, ma anche grammi e milligrammi, microgrammi e così via. I nostri dati sono limitati solo dalla precisione dei nostri dispositivi di misurazione.