Statistikoje kiekybiniai duomenys yra skaitiniai ir gaunami skaičiuojant ar matuojant ir priešingai kokybiniai duomenys aibės, kurios apibūdina objektų atributus, bet neturi skaičių. Statistiniai kiekybiniai duomenys atsiranda įvairiais būdais. Visi šie duomenys yra kiekybinių duomenų pavyzdys:
- Futbolo komandos žaidėjų ūgis
- Automobilių skaičius kiekvienoje stovėjimo aikštelės eilėje
- Procentinė studentų klasė klasėje
- Kaimynystėje esančių namų vertybės
- Tam tikro elektroninio komponento partijos gyvavimo laikas.
- Laikas, praleistas laukiant eilėje pirkėjų prekybos centre.
- Metų skaičius mokykloje asmenims, dirbantiems tam tikroje vietoje.
- Kiaušinių, paimtų iš vištienos, svoris tam tikru savaitės dieną.
Be to, kiekybinius duomenis galima dar suskaidyti ir analizuoti atsižvelgiant į atlikto matavimo lygį įskaitant matavimo vardinius, eilinius, intervalinius ir santykinius lygius, ar duomenų rinkiniai yra nepertraukiami, ar ne diskretus.
Matavimo lygiai
Statistikoje yra daugybė būdų, kaip galima išmatuoti ir apskaičiuoti objektų kiekius ar požymius, ir visi šie skaičiai apima kiekybinius duomenų rinkinius. Šiuose duomenų rinkiniuose ne visada naudojami skaičiai, kuriuos galima apskaičiuoti, kuriuos lemia kiekvieno duomenų rinkinio „
matavimo lygis:- Nominalas: Bet kokios vardinės matavimo vertės skaitinės vertės neturėtų būti traktuojamos kaip kiekybinis kintamasis. To pavyzdys galėtų būti marškinėlių numeris arba studento ID numeris. Nėra prasmės skaičiuoti šių tipų numerius.
- Įprastinis: Galima užsakyti kiekybinius duomenis eiliniame matavimo lygyje, tačiau skirtumai tarp reikšmių neturi prasmės. Šio matavimo lygio duomenų pavyzdys yra bet kokia klasifikavimo forma.
- Intervalas: Galima užsakyti intervalų duomenis ir prasmingai apskaičiuoti skirtumus. Tačiau šio lygio duomenims paprastai trūksta atskaitos taško. Be to, duomenų verčių santykiai neturi prasmės. Pavyzdžiui, 90 laipsnių pagal Farenheitą nėra tris kartus karščiau nei tada, kai būna 30 laipsnių.
- Santykis: Duomenis santykiniu matavimo lygiu galima ne tik užsakyti ir atimti, bet ir padalyti. Priežastis ta, kad šių duomenų vertė ar pradinė vertė yra lygi nuliui. Pavyzdžiui, Kelvino temperatūros skalė turi absoliutus nulis.
Statistams padės nustatyti, kuriam iš šių matavimo lygių priklauso duomenų rinkinys nustatyti, ar duomenys yra naudingi atliekant skaičiavimus, ar stebint duomenų rinkinį stovai.
Diskretus ir nenutrūkstamas
Kitas būdas suskirstyti kiekybinius duomenis yra tai, ar duomenų rinkiniai yra diskretus arba tęstinis - kiekvienas iš šių terminų turi visus matematikos poskyrius, skirtus jiems mokytis; svarbu atskirti diskrečius ir tęstinius duomenis, nes naudojami skirtingi metodai.
Duomenų rinkinys yra atskiras, jei vertes galima atskirti viena nuo kitos. Pagrindinis to pavyzdys yra natūralieji skaičiai. Nėra taip, kad reikšmė gali būti trupmena arba tarp bet kurių iš skaičių. Šis rinkinys labai natūraliai atsiranda, kai mes skaičiuojame daiktus, kurie yra naudingi tik būdami sveiki, kaip kėdės ar knygos.
Nuolatiniai duomenys atsiranda tada, kai duomenų rinkinyje nurodyti asmenys gali perimti bet kurį tikras numeris reikšmių diapazone. Pavyzdžiui, svoriai gali būti nurodomi ne tik kilogramais, bet ir gramais, miligramais, mikrogramais ir pan. Mūsų duomenis riboja tik mūsų matavimo prietaisų tikslumas.