Le statistiche qualitative dei dati sono uno dei due grandi gruppi di dati che i ricercatori utilizzano per fare inferenze su una popolazione più ampia. Molti ricercatori utilizzano campioni di una popolazione più ampia per raccogliere statistiche specifiche. Le statistiche di dati qualitativi in genere approssimano o caratterizzano i dati raccolti dal campione. I tipi di dati in questo gruppo di statistiche includono variabili nominali, ordinali, di intervallo e di rapporto, che hanno tutti un uso specifico in uno studio. I ricercatori possono manipolare i dati raccolti per mostrare informazioni specifiche sul campione – e quindi sulla popolazione – al fine di supportare o meno un’ipotesi.
I suddetti gruppi di statistiche sui dati qualitativi sono comunemente indicati come variabili. I due tipi di variabili che si verificano in uno studio sono indipendenti e dipendenti. Le variabili indipendenti possono essere quelle voci manipolate sperimentalmente o quelle che influenzano la variabile dipendente. La variabile dipendente viene misurata in uno studio per determinare in che modo l’indipendente – e altre possibili variabili – la influenzano. L’identificazione delle variabili può essere un processo piuttosto noioso.
Le variabili nominali sono statistiche di dati qualitativi che non hanno ordine o classificazione sequenziale. In breve, il moniker richiede che questi dati siano organizzati o separati solo per nome. Ad esempio, risposte come sì o no a una domanda o al sesso dei partecipanti – maschio o femmina – sono tra i dati nominali più comuni. I ricercatori potrebbero aver bisogno delle informazioni per definire semplicemente le caratteristiche di base degli individui nello studio.
Le variabili ordinali rappresentano i dati che rientrano in una serie ordinata. Questi dati possono sorgere quando un ricercatore pone una domanda che richiede una serie di risposte. Ad esempio, le risposte che vanno da mediocre o mediocre a buono o eccellente sono ordinali. Alcuni studi possono collocare numeri su queste risposte, come uno, due, tre e quattro. Ciò consente al ricercatore di classificare i dati per lo studio.
Le variabili di intervallo hanno uno spazio uguale tra i numeri nelle statistiche dei dati qualitativi. La temperatura o l’età sono esempi che possono apparire nei dati raccolti. La chiave per questo tipo di dati è che zero non è un’opzione. Le informazioni qui potrebbero anche non rientrare in regole specifiche, come le differenze matematiche tra i dati. Ad esempio, 10 potrebbe non rappresentare cinque volte due nel set di dati.
Il gruppo di statistiche sui dati qualitativi finali è rappresentato dalle variabili di rapporto. Queste cifre hanno spazi uguali tra i dati e hanno anche un vero punto zero. Anche in questo gruppo possono essere possibili numeri parziali, come 2.1 o 3.3. I ricercatori devono fare attenzione a identificare correttamente i dati del rapporto dall’intervallo nei loro studi.