Wat zijn kwantitatieve gegevens?

In statistieken zijn kwantitatieve gegevens numeriek en verkregen door tellen of meten en in tegenstelling tot kwalitatieve gegevenssets, die attributen van objecten beschrijven maar geen getallen bevatten. Er zijn verschillende manieren waarop kwantitatieve gegevens in statistieken ontstaan. Elk van de volgende is een voorbeeld van kwantitatieve gegevens:

• De hoogten van spelers in een voetbalteam
• Het aantal auto's in elke rij van een parkeerplaats
• Het percentage leerlingen in een klaslokaal
• De waarden van huizen in een buurt
• De levensduur van een batch van een bepaald elektronisch component.
• De tijd doorgebracht in de rij wachten voor shoppers in een supermarkt.
• Het aantal schooljaren voor individuen op een bepaalde locatie.
• Het gewicht van eieren uit een kippenhok op een bepaalde dag van de week.

Bovendien kunnen kwantitatieve gegevens verder worden uitgesplitst en geanalyseerd op basis van het betrokken meetniveau, inclusief nominale, ordinale, interval- en verhoudingsmeetniveaus of of de gegevenssets continu of discreet zijn.

Meetniveaus

In statistieken zijn er verschillende manieren waarop hoeveelheden of attributen van objecten kunnen worden gemeten en berekend, die allemaal betrekking hebben op getallen in kwantitatieve gegevensverzamelingen. Deze datasets bevatten niet altijd cijfers die kunnen worden berekend, hetgeen wordt bepaald door het meetniveau van elke datasets:

• nominaal: Numerieke waarden op het nominale meetniveau mogen niet worden behandeld als een kwantitatieve variabele. Een voorbeeld hiervan is een jerseynummer of studentnummer. Het heeft geen zin om dit soort getallen te berekenen.
• Rangtelwoord: Kwantitatieve gegevens op het ordinale meetniveau kunnen worden besteld, maar verschillen tussen waarden zijn betekenisloos. Een voorbeeld van gegevens op dit meetniveau is elke vorm van rangorde.
• Interval: Gegevens op intervalniveau kunnen worden geordend en verschillen kunnen zinvol worden berekend. Gegevens op dit niveau hebben echter meestal geen beginpunt. Bovendien zijn verhoudingen tussen gegevenswaarden betekenisloos. 90 graden Fahrenheit is bijvoorbeeld niet drie keer zo heet als wanneer het 30 graden is.
• Verhouding: Gegevens op het meetniveau van de verhouding kunnen niet alleen worden geordend en afgetrokken, maar kunnen ook worden verdeeld. De reden hiervoor is dat deze gegevens een nulwaarde of beginpunt hebben. De Kelvin-temperatuurschaal heeft bijvoorbeeld een absoluut nul.

Door te bepalen onder welke van deze meetniveaus een gegevensset valt, kunnen statistici bepalen of de gegevens nuttig zijn bij het maken van berekeningen of het observeren van een gegevensset in zijn huidige vorm.

Discreet en continu

Een andere manier waarop kwantitatieve gegevens kunnen worden geclassificeerd, is of de gegevenssets discreet of continu zijn - elk van deze termen heeft hele subvelden van wiskunde gewijd aan het bestuderen ervan; het is belangrijk om onderscheid te maken tussen discrete en continue gegevens omdat verschillende technieken worden gebruikt.

Een gegevensset is discreet als de waarden van elkaar kunnen worden gescheiden. Het belangrijkste voorbeeld hiervan is de verzameling natuurlijke getallen. Er is geen manier dat een waarde een breuk of tussen een van de gehele getallen kan zijn. Deze set ontstaat heel natuurlijk wanneer we objecten tellen die alleen bruikbaar zijn als hele stoelen of boeken.

Continue gegevens ontstaan ​​wanneer personen die in de gegevensset worden vertegenwoordigd, elk reëel getal in een reeks waarden kunnen aannemen. Gewichten kunnen bijvoorbeeld niet alleen in kilogrammen worden gerapporteerd, maar ook in grammen en milligrammen, microgrammen enzovoort. Onze gegevens worden alleen beperkt door de precisie van onze meetapparatuur.