定性的データと定量的データの違い

定性的データと定量的データを収集するさまざまな方法があります。

統計調査の主な焦点は、データまたは情報の収集です。データの収集にはさまざまな方法があり、さまざまな種類のデータが収集されます。データの種類は、プライマリ、セカンダリ、定性、定量のいずれかです。この記事では、質的および量的データとその違いに焦点を当てます。

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統計

統計は基本的にデータの調査です。統計は説明的または推論的です。記述的データは、データを解釈するためにデータおよび数学モデルを収集するために使用される方法の研究である。推論統計は、不完全なデータに基づいて確率ベースの予測および決定を行うために、異なる技法およびシステムが使用される研究である。

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統計には数多くの数学が使われており、確率、母集団、標本、分布などの多くの主要概念が統計によって可能になっています。統計を勉強するためには、量的で質的なデータを収集する必要があります。

定性的データ

定性的データの収集は、現象または物の特性、属性、特性、品質などが記載されている方法です。数値ではなく言語によるデータの記述です。この方法は特性を測定するのではなく、特性を記述します。例えば;

好きな色=青

「カテゴリデータ」と呼ばれることもあります。 "それは推論を描くことに焦点を当てていない。テクスチャ、味、匂い、美しさのように観測できるデータのみを扱いますが、測定されません。

<！近年、質的データはある程度の信頼性を失っており、批判されてきているが、より良い説明を提供し、したがって、より有効性が高い。研究は質的データと記述がより良い説明と情報の助けを借りて数値データをバックアップするため、定性的方法と定量的方法の組み合わせを使用します。定量データ

定量データ収集は、数値的に計数または表現できるデータを収集する方法である。このデータは、実験、操作された分析などに役立ち、ヒストグラム、表、グラフ、およびグラフによって表されます。高さ、長さ、容積、面積、湿度、温度などの測定値を扱います。

たとえば、

高さ= 2.8m。または、時には、

生徒数= 234のような正確な数字を表します。このタイプのデータは、何らかのタイプのスケール測定に関連しています。このデータの最も一般的に使用されるスケールは、比率スケールです。別の一般的なスケール測定は、間隔スケールである。定量的データは、その詳細な記述の欠如のために批判されているので、定性的情報の説明とともにその信頼性をバックアップするために、質的データとともに研究者によって使用される。要約：

1。定性的データ収集とは、現象や物の特性、属性、性質、品質などを記述する方法である。定量的データ収集とは、数値的に計数することができるデータを収集する方法である。 2。定性的データは信頼できないと批判されているため、定量的データに裏付けられている。定量的データは記述と説明の欠如のために批判されているため、質的データに裏付けられている。両方とも研究のために使用されます。