Qualitative daten

In diesem Artikel wird erläutert, was qualitative Daten sind. So finden Sie die Bedeutung qualitativer Daten, Beispiele für qualitative Daten und die verschiedenen Arten qualitativer Daten.

Was sind qualitative Daten?

In der Statistik sind qualitative Daten eine Art von Daten, die Qualitäten oder Merkmale darstellen. Mit anderen Worten: Qualitative Daten sind nicht quantitativ (oder numerisch), sondern können nur den Wert einer Qualität oder eines Merkmals annehmen.

Beispielsweise handelt es sich bei dem Geschlecht einer Personengruppe um qualitative Daten, da es nur in Worten (männlich oder weiblich) angegeben werden kann, aber keinen numerischen Wert hat.

Qualitative Daten können auch als kategoriale Daten bezeichnet werden, und jeder unterschiedliche Wert in den Daten ist eine Kategorie.

Beispiele für qualitative Daten

Nachdem wir uns die Definition qualitativer Daten angesehen haben, werden im Folgenden einige Beispiele für diese Art von statistischen Daten vorgestellt, um das Konzept besser zu verstehen:

• Das Geschlecht einer Person : Es kann ein „Mann“ oder eine „Frau“ sein.
• Der Beruf einer Person : Dies kann „Ökonom“, „Informatiker“, „Friseur“ usw. sein.
• Das Ergebnis eines Experiments : Es kann ein „Erfolg“ oder ein „Misserfolg“ sein.
• Die Farbe der Hose : Es gibt viele Farben, aber es ist eine endliche Zahl, wie „rot“, „blau“, „grün“ …
• Das wirtschaftliche Niveau einer Person : Sie kann als „arm“, „Mittelschicht“ oder „reich“ klassifiziert werden.
• Welche Hand ist dominant : Eine Person kann „Rechtshänder“, „Linkshänder“ oder „beidhändig“ sein.
• Die Art des Hauses, in dem eine Person lebt : Dies kann „Wohnung“, „Doppelhaus“, „Haus“, „Herrenhaus“ sein …
• Das Ergebnis eines Unentschiedens : Es kann nur „Kopf“ oder „Zahl“ geben.

Manchmal ist jeder Kategorie qualitativer Daten ein numerischer Wert zugeordnet, beispielsweise könnte „Mann“ durch die Zahl 0 und „Frau“ durch die Zahl 1 dargestellt werden, auf diese Weise können bestimmte Berechnungen durchgeführt werden. Die Daten bleiben jedoch qualitativ, da jeder Kategorie lediglich eine Zahl zugeordnet ist.

Arten qualitativer Daten

Es gibt zwei Arten qualitativer Daten :

• Ordinale qualitative Daten – Mögliche Qualitäten oder Kategorien von Daten können hierarchisch kategorisiert werden. Zum Beispiel: die Berufe eines Unternehmens (Präsident, Vizepräsident, Abteilungsleiter, Manager, Praktikant usw.).
• Nominale qualitative Daten : Werte können nicht sortiert werden. Zum Beispiel: Geburtsland (Argentinien, Mexiko, Spanien, Kolumbien usw.).

Qualitative Daten und quantitative Daten

In der Statistik sind quantitative Daten das Gegenteil von qualitativen Daten. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie diese beiden Datentypen unterschieden werden können.

Quantitative Daten sind Daten, deren Werte numerisch sind. Mit anderen Worten: Quantitative Daten stellen keine Qualitäten oder Merkmale dar, sondern sind Zahlen.

Um also zu unterscheiden, ob eine Datenstichprobe qualitativ oder quantitativ ist, müssen wir uns nur ansehen, um welche Art von Werten es sich handelt. Handelt es sich um Zahlenwerte, handelt es sich um quantitative Daten, ansonsten um qualitative Daten.

Um Beispiele für quantitative Daten anzuzeigen, klicken Sie auf den folgenden Link:

Qualitative Datenanalyse

In der Forschung geht es bei der qualitativen Datenanalyse darum, qualitative Daten zu untersuchen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Daher ist die qualitative Datenanalyse sehr nützlich, da sie Rückschlüsse aus einem Satz nicht-numerischer Daten ermöglicht.

Typischerweise gliedert sich die qualitative Datenanalyse in drei Teile:

1. Erhebung qualitativer Daten : Zunächst muss eine Stichprobe mit einer signifikanten Anzahl von Beobachtungen erhoben werden, um dann korrekte Schlussfolgerungen ziehen zu können. Sie können beispielsweise eine Umfrage mit offenen Fragen durchführen.
2. Darstellung qualitativer Daten : Zweitens müssen die Daten in einem geeigneten statistischen Diagramm zusammengefasst werden, das eine Analyse der qualitativen Daten ermöglicht.
3. Schlussfolgerungen ziehen : Aus der grafischen Darstellung von Daten und der Berechnung bestimmter statistischer Kennzahlen sollten alle möglichen Schlussfolgerungen aus den gesammelten Daten gezogen werden.

Beachten Sie, dass nicht alle statistischen Maße berechnet werden können, da es sich um qualitative Daten handelt. Es macht also keinen Sinn, den Durchschnitt einer Reihe qualitativer Daten zu ermitteln.