Definizione ed esempi di dati qualitativi

Nelle statistiche, i dati qualitativi, a volte indicati come dati categoriali, sono dati che possono essere organizzati in categorie in base a tratti fisici, sesso, colori o qualsiasi cosa a cui non è associato un numero.

I colori dei capelli dei giocatori di una squadra di calcio, il colore delle auto in un parcheggio, i voti in lettere degli studenti in una classe, i tipi di monete in un barattolo e la forma delle caramelle in una confezione di varietà sono tutti esempi di qualità dati purché un numero particolare non sia assegnato a nessuna di queste descrizioni.

I dati qualitativi sono in contrasto con i dati quantitativi in ​​cui i set di dati quantitativi hanno numeri associati ad essi che valutano la quantità di un oggetto o di oggetti con caratteristiche condivise. Spesso, i dati quantitativi vengono utilizzati per analizzare i set di dati qualitativi.

Dati qualitativi e quantitativi

È abbastanza facile capire la differenza tra dati qualitativi e quantitativi: il primo non include i numeri nella definizione dei tratti di un oggetto o gruppo di oggetti mentre il secondo lo fa. Tuttavia, può creare confusione quando si pensa in termini di attributi statistici, che includono dimensioni e dimensioni, che sono dati quantitativi e non qualitativi.

Per comprendere meglio questi concetti, è meglio osservare esempi di particolari set di dati e come possono essere definiti. Osserva quali sono i set di dati qualitativi e quelli quantitativi nei seguenti esempi:

  • I gatti hanno il pelo arancione, marrone, nero o bianco (qualitativo).
  • I ragazzi hanno i capelli castani, neri, biondi e rossi (qualitativi).
  • Ci sono quattro gatti neri e cinque gatti arancioni (quantitativi).
  • La torta era al 50% di cioccolato e 50% di vaniglia (quantitativa).

Anche quando una particolare caratteristica o attributo di un oggetto è qualitativo, come il cioccolato per la torta o il nero per i gatti, l’inclusione di un numero nel set di dati lo rende quantitativo, sebbene questa interazione sia importante per lo studio delle statistiche poiché fornisce categorie per le quali i matematici possono quindi confrontare numericamente.

L’importanza dei dati qualitativi

Considerando che i dati quantitativi sono importanti per determinare la particolare frequenza di tratti o caratteristiche, le dimensioni e le dimensioni degli oggetti e quel tipo di informazioni su un determinato argomento, dati qualitativi come il colore dei capelli o della pelle dei dipendenti in un’azienda o la salubrità del mantello di un animale domestico può essere importante nell’analisi statistica, soprattutto se abbinato a dati quantitativi su queste caratteristiche qualitative.

Essenzialmente, i dati qualitativi sono importanti perché consentono agli statistici di formare parametri attraverso i quali osservare set di dati più ampi. Ad esempio, un’azienda che desidera determinare la diversità della sua forza lavoro vorrebbe esaminare una serie di dati qualitativi come la razza e l’etnia dei suoi dipendenti, nonché i dati quantitativi sulla frequenza dei dipendenti che appartengono a quelle razze ed etnie.

I dati qualitativi forniscono i mezzi per quantificare il mondo che li circonda: ci sono tre bionde, due brune e tre donne dai capelli neri al tavolo oppure ci sono 16 matricole e 15 studenti del secondo anno che partecipano al viaggio annuale della band.