정성 데이터와 정량 데이터의 차이점
정량적 데이터와 정량적 데이터를 수집하는 다양한 방법이 있습니다. 통계 연구에서 주요 초점은 데이터 또는 정보 수집에 있습니다. 데이터 수집에는 여러 가지 방법이 있으며 수집되는 데이터 유형이 다양합니다. 다른 유형의 데이터는 1 차, 2 차, 질적 또는 양적입니다. 이 기사에서는 질적 및 양적 데이터와 그 차이에 초점을 맞출 것입니다.
통계통계는 기본적으로 데이터를 연구합니다. 통계는 설명 적 또는 추론 적입니다. 설명 적 데이터는 데이터를 해석하기 위해 데이터 및 수학적 모델을 수집하는 데 사용되는 방법을 연구합니다. 추론 통계는 불완전한 데이터에 따라 확률 기반 예측 및 결정을 내리는 데 사용되는 여러 기법과 시스템을 사용하는 연구입니다.
통계는 많은 수학을 사용하며 확률, 모집단, 표본 및 분포 등과 같은 많은 주요 개념이 통계로 가능하게되었습니다. 통계 자료를 연구하기 위해 우리는 양적뿐만 아니라 질적으로 데이터를 수집해야합니다.
정성 데이터정성 데이터 수집은 현상이나 사물의 특성, 속성, 특성, 품질 등이 기술되는 방법이다. 숫자가 아닌 언어로 된 데이터의 설명입니다. 이 방법은 특성을 측정하지는 않지만 특성을 설명합니다. 예를 들어;
좋아하는 색 = 파랑
때로는 "범주 형 데이터"라고도합니다. "그것은 추론을 그려 내는데 집중하지 않습니다. 그것은 단지 질감, 맛, 냄새, 아름다움처럼 관찰 될 수있는 데이터만을 다루지 만 측정되지는 않습니다.
최근 몇 년 동안 질적 데이터는 어느 정도 안정성을 잃어 버렸고 비판을 받았지만 더 나은 설명을 제공하고 따라서 더 유효합니다. 연구에서는 질적 데이터와 설명이 더 나은 설명과 정보의 도움을 받아 수치 데이터를 백업하기 때문에 질적 방법과 정량 방법을 조합하여 사용합니다. 정량적 데이터
정량적 데이터 수집은 수치 적으로 계산되거나 표현 될 수있는 데이터가 수집되는 방법이다. 이 데이터는 실험, 조작 된 분석 등에 유용하며 히스토그램, 표, 차트 및 그래프로 표시됩니다. 높이, 길이, 부피, 면적, 습도, 온도 등과 같은 측정을 처리합니다.
예를 들어,높이 = 2.8m. 또는 때로는
학생 수 = 234와 같은 정확한 숫자를 나타낼 수 있습니다.
이 유형의 데이터는 어떤 유형의 척도 측정과 관련이 있습니다. 이 데이터에 가장 일반적으로 사용되는 척도는 비율 척도입니다. 또 다른 일반적인 척도는 간격 척도입니다.정량적 데이터는 심층적 인 설명이 부족하여 비판을 받고 있으므로 질적 정보에 대한 설명과 함께 신뢰성을 뒷받침하기 위해 정 성적 데이터와 함께 연구자가 사용합니다.
요약:
1. 질적 데이터 수집은 현상이나 사물의 특성, 속성, 특성, 품질 등이 기술되는 방법이다. 양적 데이터 수집은 수치로 계산되거나 표현 될 수있는 데이터를 수집하는 방법입니다. 2. 질적 인 데이터는 신뢰할 수 없다는 이유로 비난 받아 양적 데이터로 뒷받침됩니다. 양적 데이터는 설명과 설명이 부족하여 비판을받으며 따라서 질적 인 데이터가 뒷받침된다. 둘 다 연구를 위해 함께 사용됩니다.
