정성적 데이터

이 글에서는 정성적 데이터가 무엇인지 설명합니다. 따라서 질적 데이터의 의미, 질적 데이터의 예 및 다양한 유형의 질적 데이터를 찾을 수 있습니다.

질적 데이터란 무엇입니까?

통계에서 정성적 데이터는 품질이나 특성을 나타내는 데이터 유형입니다. 즉, 정성적 데이터는 정량적(또는 수치적) 데이터가 아니라 품질이나 특성의 가치만 취할 수 있습니다.

예를 들어, 집단의 성별은 단어(남성, 여성)로만 표현될 수 있고 수치적 가치가 없기 때문에 정성적 데이터입니다.

정성적 데이터는 범주형 데이터 라고도 하며, 데이터에 포함된 각각의 값이 범주입니다.

정성적 데이터의 예

정성적 데이터의 정의를 살펴본 후, 개념을 더 잘 이해하기 위해 이러한 유형의 통계 데이터에 대한 몇 가지 예를 아래에 제시합니다.

• 사람의 성별 : “남자” 또는 “여자”일 수 있습니다.
• 개인의 직업 : “경제학자”, “컴퓨터 과학자”, “미용사” 등이 될 수 있습니다.
• 실험의 결과는 ‘성공’일 수도 있고 ‘실패’일 수도 있습니다.
• 바지의 색상 : 빨간색, 파란색, 녹색 등 여러 가지 색상이 있지만 그 수는 한정되어 있습니다.
• 개인의 경제적 수준 : ‘가난층’, ‘중산층’, ‘부자’로 분류할 수 있습니다.
• 어떤 손이 우세한지 : 사람은 “오른손잡이”, “왼손잡이” 또는 “양손잡이”일 수 있습니다.
• 사람이 살고 있는 집의 종류 : “아파트”, “복층”, “집”, “저택”…
• 무승부 결과 : “앞면” 또는 “뒷면”만 있을 수 있습니다.

때로는 숫자 값이 질적 데이터의 각 범주와 연관되어 있습니다. 예를 들어 “남자”는 숫자 0으로, “여자”는 숫자 1로 표시될 수 있으며 이러한 방식으로 특정 계산이 이루어질 수 있습니다. 그러나 숫자는 단순히 각 범주와 연관되어 있으므로 데이터는 정성적으로 유지됩니다.

정성적 데이터의 유형

질적 데이터에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 순서형 정성적 데이터 – 데이터의 가능한 품질 또는 범주를 계층적으로 분류할 수 있습니다. 예: 회사의 직업(사장, 부사장, 부서장, 관리자, 인턴 등).
• 명목상 정성적 데이터 : 값을 정렬할 수 없습니다. 예: 출생 국가(아르헨티나, 멕시코, 스페인, 콜롬비아 등)

정성적 데이터와 정량적 데이터

통계에서 정량적 데이터는 정성적 데이터와 반대이므로 이 섹션에서는 이 두 가지 유형의 데이터를 구별하는 방법을 살펴보겠습니다.

정량적 데이터 는 값이 숫자로 표시되는 데이터입니다. 즉, 정량적 데이터는 품질이나 특성을 나타내는 것이 아니라 숫자입니다.

따라서 데이터 샘플이 정성적인지 정량적인지 구별하려면 그것이 어떤 유형의 값인지 살펴보면 됩니다. 수치이면 정량적 데이터이고, 그렇지 않으면 정성적 데이터이다.

정량적 데이터의 예를 보려면 다음 링크를 클릭하세요.

정성적 데이터 분석

연구에서 정성적 데이터 분석에는 정성적 데이터를 연구한 다음 그로부터 결론을 도출하는 작업이 포함됩니다. 따라서 정성적 데이터 분석은 숫자가 아닌 데이터 세트에서 결론을 도출할 수 있기 때문에 매우 유용합니다.

일반적으로 정성적 데이터 분석은 세 부분으로 나뉩니다.

1. 정성적 데이터 수집 : 먼저, 올바른 결론을 도출할 수 있으려면 상당한 수의 관찰을 통해 샘플을 수집해야 합니다. 예를 들어 개방형 질문으로 설문조사를 실시할 수 있습니다.
2. 정성적 데이터의 제시 : 둘째, 데이터는 적절한 유형의 통계 그래프 로 요약되어야 하며, 이를 통해 정성적 데이터 분석이 가능해집니다.
3. 결론 도출 : 데이터의 그래픽 표현과 특정 통계 지표의 계산을 통해 수집된 데이터에서 가능한 모든 결론을 도출해야 합니다.

이는 정성적 데이터이기 때문에 모든 통계적 측정값을 계산할 수는 없다는 점을 명심하세요. 따라서 일련의 정성적 데이터의 평균을 결정하는 것은 의미가 없습니다.