En statistiques, les données qualitatives - parfois appelées données catégorielles - sont des données qui peuvent être catégories basées sur des traits physiques, le sexe, les couleurs ou tout ce qui n'a pas de numéro associé à il.
La couleur des cheveux des joueurs d'une équipe de football, la couleur des voitures dans un parking, les notes des élèves dans une salle de classe, les types de pièces dans un pot, et la forme des bonbons dans un pack de variétés sont tous des exemples de données qualitatives tant qu'un numéro particulier n'est attribué à aucun de ces descriptions.
Les données qualitatives contrastent avec des données quantitatives dans lequel les ensembles de données quantitatives sont associés à des nombres qui évaluent la quantité d'un objet ou d'objets avec des caractéristiques partagées. Souvent, des données quantitatives sont utilisées pour analyser des ensembles de données qualitatives.
Qualitatif vs Des données quantitatives
Il est assez facile de comprendre la différence entre les données qualitatives et quantitatives: les premières n'inclut pas de nombres dans sa définition des traits d'un objet ou d'un groupe d'objets alors que ce dernier Est-ce que. Pourtant, cela peut prêter à confusion lorsque l'on pense en termes d'attributs statistiques, qui incluent la taille et les dimensions, qui sont des données quantitatives et non qualitatives.
Afin de mieux comprendre ces concepts, il est préférable d'observer des exemples d'ensembles de données particuliers et comment ils peuvent être définis. Observez les ensembles de données qualitatifs et quantitatifs dans les exemples suivants:
- Les chats ont une fourrure orange, brune, noire ou blanche (qualitative).
- Les garçons ont les cheveux bruns, noirs, blonds et roux (qualitatifs).
- Il y a quatre chats noirs et cinq chats orange (quantitatifs).
- Le gâteau était composé à 50% de chocolat et à 50% de vanille (quantitatif).
Même lorsqu'une caractéristique ou un attribut particulier d'un objet est qualitatif, comme le chocolat pour le gâteau ou le noir pour les chats, l'inclusion d'un nombre dans l'ensemble de données en fait un élément quantitatif, bien que cette interaction soit importante pour l'étude des statistiques car elle fournit des catégories auxquelles les mathématiciens peuvent ensuite comparer numériquement.
L'importance des données qualitatives
Alors que les données quantitatives sont importantes pour déterminer la fréquence particulière des traits ou caractéristiques, les tailles et objets, et ce genre d'informations sur un sujet donné, des données qualitatives comme la couleur des cheveux ou de la peau des employés dans une entreprise ou le la salubrité du pelage d'un animal peut être importante dans l'analyse statistique, en particulier lorsqu'il est associé à des données quantitatives sur ces qualitatifs Caractéristiques.
Essentiellement, les données qualitatives sont importantes car elles permettent aux statisticiens de former des paramètres permettant d'observer des ensembles de données plus importants. Par exemple, une entreprise qui voulait déterminer la diversité de ses effectifs voudrait examiner un ensemble de données qualitatives comme la race et l'ethnicité de ses employés ainsi que les données quantitatives de la fréquence des employés à appartenir à ces races et ethnies.
Les données qualitatives permettent aux observateurs de quantifier le monde qui les entoure - il y a trois blondes, deux brunes et trois femmes aux cheveux noirs à la table ou il y a 16 étudiants de première année et 15 étudiants de deuxième année assistant à la bande annuelle voyage.