İstatistiklerde, nicel veriler sayısaldır ve sayma veya ölçme yoluyla elde edilir ve nitel veriler nesnelerin niteliklerini tanımlayan ancak sayı içermeyen kümeler. İstatistiklerde nicel verilerin ortaya çıkmasının çeşitli yolları vardır. Aşağıdakilerin her biri nicel verilere bir örnektir:
- Bir futbol takımındaki oyuncuların yükseklikleri
- Bir otoparkın her sırasındaki araba sayısı
- Bir sınıftaki öğrencilerin yüzdesi
- Bir mahalledeki evlerin değerleri
- Belirli bir elektronik bileşenin bir partisinin ömrü.
- Bir süpermarkette alışveriş yapanları beklemek için harcanan zaman.
- Belirli bir konumdaki bireyler için okuldaki yıl sayısı.
- Haftanın belirli bir gününde bir tavuk kümesinden alınan yumurtaların ağırlığı.
Buna ek olarak, nicel veriler ilgili ölçüm düzeyine göre daha da parçalanabilir ve analiz edilebilir nominal, sıralı, aralık ve oran ölçüm seviyeleri veya veri setlerinin sürekli olup olmadığı ayrık.
Ölçüm Seviyeleri
İstatistiklerde, her birinin nicel veri kümelerindeki sayıları içeren, nesnelerin miktarlarının veya niteliklerinin ölçülüp hesaplanabileceği çeşitli yollar vardır. Bu veri kümeleri her zaman her veri kümesinin belirlediği sayıları içermez.
ölçüm seviyesi:- Nominal: Nominal ölçüm seviyesindeki sayısal değerler nicel bir değişken olarak ele alınmamalıdır. Buna örnek olarak forma numarası veya öğrenci kimlik numarası verilebilir. Bu tür sayılar üzerinde herhangi bir hesaplama yapmak mantıklı değildir.
- Sıra: Sıralı ölçüm seviyesindeki nicel veriler sipariş edilebilir, ancak değerler arasındaki farklar anlamsızdır. Bu ölçüm seviyesindeki verilere bir örnek herhangi bir sıralama şeklidir.
- Aralık: Aralık seviyesindeki veriler sipariş edilebilir ve farklılıklar anlamlı bir şekilde hesaplanabilir. Bununla birlikte, bu seviyedeki veriler tipik olarak bir başlangıç noktasına sahip değildir. Ayrıca, veri değerleri arasındaki oranlar anlamsızdır. Örneğin, 90 derece Fahrenhayt 30 dereceden üç kat daha sıcak değildir.
- Oranı: Ölçüm oranındaki veriler sadece sipariş edilebilir ve çıkarılamaz, aynı zamanda bölünebilir. Bunun nedeni, bu verilerin sıfır değerine veya başlangıç noktasına sahip olmasıdır. Örneğin, Kelvin sıcaklık skalası bir tamamen sıfır.
Bir veri kümesinin bu ölçüm seviyelerinden hangisinin altına düştüğünü belirlemek istatistikçilere yardımcı olacaktır verinin hesaplama yaparken veya bir veri kümesini gözlemlerken faydalı olup olmadığını belirleme duruyor.
Kesikli ve Sürekli
Nicel verilerin sınıflandırılabilmesinin bir başka yolu, veri kümelerinin ayrık veya sürekli - bu terimlerin her birinde, bunları incelemeye adanmış tüm matematik alt alanları vardır; farklı teknikler kullanıldığından, kesikli ve sürekli veriler arasında ayrım yapmak önemlidir.
Değerler birbirinden ayrılabiliyorsa bir veri kümesi ayrıktır. Bunun ana örneği, doğal sayılar. Bir değerin kesir veya tam sayıların herhangi biri arasında olması mümkün değildir. Bu set doğal olarak sadece sandalyeler veya kitaplar gibi tamamen yararlı olan nesneleri saydığımızda ortaya çıkar.
Veri kümesinde temsil edilen kişiler herhangi bir gerçek Numara bir değer aralığında. Örneğin, ağırlıklar sadece kilogram olarak değil, gram ve miligram, mikrogram ve benzeri olarak da raporlanabilir. Verilerimiz yalnızca ölçüm cihazlarımızın hassasiyeti ile sınırlıdır.