Qualitative Datendefinition und Beispiele

In der Statistik sind qualitative Daten - manchmal auch als kategoriale Daten bezeichnet - Daten, die anhand von physischen Merkmalen, Geschlecht, Farben oder anderen Elementen, denen keine Nummer zugeordnet ist, in Kategorien eingeteilt werden können.

Die Haarfarben der Spieler einer Fußballmannschaft, die Farbe der Autos auf einem Parkplatz, die Buchstabennoten der Schüler in einem Klassenzimmer, die Münzsorten in einem Glas und die Form der Bonbons in einer Packung sind Beispiele für Qualität Daten, solange eine bestimmte Nummer keiner dieser Beschreibungen zugeordnet ist.

Qualitative Daten werden mit quantitativen Daten verglichen, wobei mit quantitativen Datensätzen Zahlen verknüpft sind, die die Menge eines Objekts oder von Objekten mit gemeinsamen Merkmalen bewerten. Oft werden quantitative Daten verwendet, um qualitative Datensätze zu analysieren.

Qualitative vs. Quantitative Daten

Es ist ziemlich einfach, den Unterschied zwischen qualitativen und quantitativen Daten zu verstehen: Ersteres schließt Zahlen nicht in die Definition der Merkmale eines Objekts oder einer Gruppe von Objekten ein, während Letzteres der Fall ist. Dennoch kann es verwirrend werden, wenn statistische Attribute wie Größe und Abmessungen als quantitative und nicht qualitative Daten betrachtet werden.

Um diese Konzepte besser zu verstehen, sollten Sie sich Beispiele für bestimmte Datensätze und deren Definition ansehen. Beobachten Sie in den folgenden Beispielen, welche qualitativen und welche quantitativen Datensätze sind:

• Die Katzen haben orange, braunes, schwarzes oder weißes Fell (qualitativ).
• Die Jungs haben braune, schwarze, blonde und rote Haare (qualitativ).
• Es gibt vier schwarze Katzen und fünf orange Katzen (quantitativ).
• Der Kuchen bestand zu 50 Prozent aus Schokolade und zu 50 Prozent aus Vanille (quantitativ).

Selbst wenn ein bestimmtes Merkmal oder Attribut eines Objekts qualitativ ist, wie Schokolade für den Kuchen oder Schwarz für die Katzen, wird es durch die Aufnahme einer Zahl in den Datensatz quantitativ, obwohl dieses Zusammenspiel für das Studium der Statistik wichtig ist da es Kategorien bietet, für die Mathematiker dann numerisch vergleichen können.

Die Wichtigkeit qualitativer Daten

Während quantitative Daten für die Bestimmung der Häufigkeit von Merkmalen oder Merkmalen, der Größe und Dimension von Objekten und der Art von Informationen zu einem bestimmten Thema von Bedeutung sind, sind qualitative Daten wie die Farbe der Haare oder der Haut von Mitarbeitern in einem Unternehmen oder die Gesundheit von Bedeutung Das Fell eines Haustieres kann bei der statistischen Analyse von Bedeutung sein, insbesondere wenn es mit quantitativen Daten zu diesen qualitativen Merkmalen gepaart wird.

Im Wesentlichen sind qualitative Daten wichtig, da sie es Statistikern ermöglichen, Parameter zu bilden, anhand derer größere Datenmengen beobachtet werden können. Zum Beispiel möchte ein Unternehmen, das die Vielfalt seiner Belegschaft ermitteln möchte, eine Reihe von qualitativen Daten wie Rasse und ethnische Zugehörigkeit seiner Mitarbeiter sowie quantitative Daten zur Häufigkeit der Zugehörigkeit von Mitarbeitern zu diesen Rassen und ethnischen Zugehörigkeiten einsehen.

Qualitative Daten liefern die Mittel, mit denen Beobachter die Welt um sich herum quantifizieren können: Am Tisch sitzen drei Blondinen, zwei Brünette und drei schwarzhaarige Frauen, oder es sind 16 Erstsemester und 15 Studenten im zweiten Jahr an der jährlichen Bandreise beteiligt.