Las estadísticas de datos cualitativos son uno de los dos grandes grupos de datos que los investigadores usan para hacer inferencias sobre una población más grande. Muchos investigadores usan muestras de una población más grande para recopilar estadísticas específicas. Las estadísticas de datos cualitativos suelen aproximarse o caracterizar los datos recopilados de la muestra. Los tipos de datos en este grupo de estadísticas incluyen variables nominales, ordinales, de intervalo y de relación, todas las cuales tienen un uso específico en un estudio. Los investigadores pueden manipular los datos recopilados para mostrar información específica sobre la muestra y, por lo tanto, la población, para apoyar o no una hipótesis.
Los grupos de estadísticas de datos cualitativos anteriores se denominan comúnmente variables. Los dos tipos de variables que ocurren en un estudio son independientes y dependientes. Las variables independientes pueden ser aquellos elementos manipulados experimentalmente o aquellos que afectan la variable dependiente. La variable dependiente se mide en un estudio para determinar cómo la afectan las independientes y otras posibles variables. La identificación de variables puede ser un proceso algo tedioso.
Las variables nominales son estadísticas de datos cualitativos que no tienen orden ni clasificación secuencial. En resumen, el apodo exige que estos datos se organicen o se separen solo por nombre. Por ejemplo, las respuestas como sí o no a una pregunta o el sexo de los participantes, hombres o mujeres, se encuentran entre los datos nominales más comunes. Los investigadores pueden necesitar la información para simplemente definir características básicas sobre los individuos en el estudio.
Las variables ordinales representan datos que se dividen en una serie ordenada. Estos datos pueden surgir cuando un investigador hace una pregunta que requiere un rango de respuestas. Por ejemplo, las respuestas que van de pobres o justas a buenas o excelentes son ordinales. Algunos estudios pueden colocar números en estas respuestas, como uno, dos, tres y cuatro. Esto permite al investigador clasificar los datos para el estudio.
Las variables de intervalo tienen un espacio igual entre los números en las estadísticas de datos cualitativos. La temperatura o la edad son ejemplos que pueden aparecer en los datos recopilados. La clave para este tipo de datos es que cero no es una opción. La información aquí también puede no estar bajo reglas específicas, como las diferencias matemáticas entre los datos. Por ejemplo, 10 puede no representar cinco veces dos en el conjunto de datos.
El último grupo de estadísticas de datos cualitativos son las variables de razón. Estas cifras tienen espacios iguales entre los datos y también tienen un verdadero punto cero. Los números parciales, como 2.1 o 3.3, también pueden ser posibles en este grupo. Los investigadores deben tener cuidado de identificar correctamente los datos de la razón del intervalo en sus estudios.
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