A estatística qualitativa dos dados é um dos dois grandes grupos de pesquisadores que utilizam para fazer inferências sobre uma população maior. Muitos pesquisadores usam amostras de uma população maior para coletar estatísticas específicas. As estatísticas qualitativas dos dados geralmente aproximam ou caracterizam os dados coletados da amostra. Os tipos de dados nesse grupo de estatísticas incluem variáveis nominais, ordinais, intervalos e proporções, todas com uso específico em um estudo. Os pesquisadores podem manipular os dados coletados para mostrar informações específicas sobre a amostra – e, portanto, a população – para apoiar ou não apoiar uma hipótese.
Os grupos qualitativos de estatísticas de dados acima são comumente referidos como variáveis. Os dois tipos de variáveis que ocorrem em um estudo são independentes e dependentes. Variáveis independentes podem ser aqueles itens manipulados experimentalmente ou aqueles que afetam a variável dependente. A variável dependente é medida em um estudo para determinar como o independente – e outras possíveis variáveis - a afetam. A identificação de variáveis pode ser um processo um tanto tedioso.
Variáveis nominais são estatísticas qualitativas de dados que não têm ordem ou classificação sequencial. Em suma, o apelido exige que esses dados sejam organizados ou separados apenas por nome. Por exemplo, respostas como sim ou não a uma pergunta ou o sexo dos participantes – homem ou mulher – estão entre os dados nominais mais comuns. Os pesquisadores podem precisar das informações para simplesmente definir características básicas sobre os indivíduos no estudo.
Variáveis ordinais representam dados que se enquadram em uma série ordenada. Esses dados podem surgir quando um pesquisador faz uma pergunta que requer uma série de respostas. Por exemplo, respostas que variam de ruim ou razoável a boa ou excelente são ordinais. Alguns estudos podem colocar números nessas respostas, como um, dois, três e quatro. Isso permite ao pesquisador classificar os dados para o estudo.
As variáveis de intervalo têm um espaço igual entre os números nas estatísticas qualitativas dos dados. Temperatura ou idade são exemplos que podem aparecer nos dados coletados. A chave para esse tipo de dados é que zero não é uma opção. As informações aqui também podem não se enquadrar em regras específicas, como diferenças matemáticas entre dados. Por exemplo, 10 pode não representar cinco vezes duas no conjunto de dados.
O grupo final de estatísticas qualitativas de dados é uma variável de proporção. Esses números têm espaços iguais entre os dados e também têm um ponto zero verdadeiro. Números parciais, como 2.1 ou 3.3, também podem ser possíveis nesse grupo. Os pesquisadores devem ter o cuidado de identificar corretamente os dados da proporção do intervalo em seus estudos.
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