În statistici, datele calitative - denumite uneori date categorice - sunt date care pot fi aranjate categorii bazate pe trăsături fizice, sex, culori sau orice altceva cu care nu este asociat un număr aceasta.
Culorile părului jucătorilor de pe o echipă de fotbal, culoarea mașinilor într-o parcare, notele de scrisori ale elevilor dintr-o sală de clasă, tipurile de monede dintr-o borcanul și forma bomboanelor dintr-un pachet de varietăți sunt toate exemple de date calitative, atât timp cât un anumit număr nu este atribuit niciunuia dintre acestea descrieri.
Se contrastează cu datele calitative date cantitative în care seturile de date cantitative au numere asociate cu acestea care evaluează cantitatea unui obiect sau obiecte cu caracteristici partajate. Deseori, se folosesc date cantitative analiza seturi de date calitative.
Calitativ vs. Date cantitative
Este destul de ușor să înțelegem diferența dintre datele calitative și cantitative: primele nu include numere în definiția sa a trăsăturilor unui obiect sau a unui grup de obiecte în timp ce acesta din urmă face. Cu toate acestea, poate deveni confuz atunci când gândește în termeni de atribute statistice, care includ dimensiunea și dimensiunile, care sunt date cantitative și nu calitative.
Pentru a înțelege mai bine aceste concepte, este mai bine să observați exemple de seturi de date particulare și modul în care acestea pot fi definite. Observați care sunt calitative și care sunt seturi de date cantitative în următoarele exemple:
- Pisicile au blană portocalie, maro, neagră sau albă (calitativă).
- Băieții au părul brun, negru, blond și roșu (calitativ).
- Există patru pisici negre și cinci pisici portocalii (cantitative).
- Tortul a fost de 50 la sută ciocolată și 50 la sută de vanilie (cantitativ).
Chiar și atunci când o anumită caracteristică sau atribut al unui obiect este calitativ, cum ar fi ciocolată pentru tort sau negru pentru pisici, includerea unui număr în setul de date o face una cantitativă, deși această interacțiune este importantă pentru studiul statisticilor, deoarece oferă categorii pentru care matematicienii pot compara apoi numeric.
Importanța datelor calitative
Întrucât datele cantitative sunt importante în determinarea frecvenței particulare a trăsăturilor sau a caracteristicilor, a mărimilor și dimensiunilor obiecte și acel tip de informații despre un subiect dat, date calitative, cum ar fi culoarea părului sau a pielii angajaților dintr-o companie sau sănătatea hainei unui animal de companie poate fi importantă în analiza statistică, în special atunci când este asociată cu date cantitative despre aceste calitative caracteristici.
În esență, datele calitative sunt importante, deoarece le permite statisticienilor să formeze parametri prin care să observe seturi mai mari de date. De exemplu, o companie care dorea să determine diversitatea forței de muncă ar dori să analizeze un set de date calitative rasa și etnia angajaților săi, precum și datele cantitative ale frecvenței angajaților care aparțin acestor rase și etniile.
Datele calitative oferă mijloacele pentru care observatorii pot cuantifica lumea din jurul lor - există trei blonde, două brunete și trei femei cu părul negru la masă sau sunt 16 boboceni și 15 sophomori care participă la trupa anuală excursie.