什么是定量数据?

在统计学中,定量数据是数字的,通过计数或测量获得,并与定性数据集进行对比,定性数据集描述对象的属性但不包含数字。统计中出现定量数据的方式有很多种。以下每个都是定量数据的一个例子:

  • **队球员的身高
  • 停车场每排汽车的数量
  • 教室学生的年级百分比
  • 住宅的价值在附近
  • 一批某种电子元件的使用寿命。
  • 在超市排队等待购物者的时间。
  • 一周中某一天从鸡舍中取出的鸡蛋的重量。

此外,可以根据所涉及的测量水平进一步分解和分析定量数据,包括标称,有序,间隔和比率测量水平,或者数据集是连续的还是离散的。

测量水平

在统计中,有多种方式可以测量和计算对象的数量或属性,所有这些都涉及定量数据集中的数字。这些数据集并不总是涉及可以计算的数字,这些数字由每个数据集确定'测量级别:

  • 标称:标称测量水平的任何数值都不应视为定量变量。其中一个例子是jersey编号或student ID编号。对这些类型的数字进行任何计算是没有意义的。
  • 序数:可以对有序测量级别的定量数据进行排序,但是,值之间的差异毫无意义。此度量级别的数据示例是任何形式的排名。
  • In间隔:可以对间隔级别的数据进行排序,并且可以有意义地计算差异。但是,此级别的数据通常缺乏起点。此外,数据值之间的比率毫无意义。例如,90摄氏度的Fahrenheit并不像30摄氏度那样热。
  • 比率:比率测量水平的数据不仅可以排序和减去,还可以划分。原因是这个数据确实有一个零值或起点。例如,开尔文温度标度的**值为零。

确定数据集所属的这些测量级别中的哪一个将有助于统计人员确定数据是否有助于计算或观察一组数据。

离散且连续

可以对定量数据进行分类的另一种方法是数据集是离散的还是连续的-这些术语中的每一个都有专门研究它们的整个数学子领域;区分离散数据和连续数据是很重要的,因为使用了不同的技术。

如果可以将值彼此分开,则数据集是离散的。这方面的主要例子是一组自然数。一个值决不能是一个分数,也不能是整个数字中的任何一个。当我们计算仅在像椅子或书籍这样的整体时有用的对象时,这种设置非常自然地出现。

当数据集中表示的个人可以获取一系列值中的任何实数时,就会出现连续数据。例如,重量可以不仅以千克为单位报告,还可以以克,毫克,微克等报告。我们的数据仅受我们测量设备精度的限制。

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