Nas estatísticas, os dados quantitativos são numéricos e adquiridos através da contagem ou medição e contrastados com dados qualitativos conjuntos, que descrevem atributos de objetos, mas não contêm números. Existem várias maneiras pelas quais dados quantitativos surgem nas estatísticas. Cada um dos seguintes é um exemplo de dados quantitativos:
- As alturas dos jogadores em um time de futebol
- O número de carros em cada linha de um estacionamento
- A porcentagem de alunos na sala de aula
- Os valores das casas em um bairro
- A vida útil de um lote de um determinado componente eletrônico.
- O tempo gasto na fila dos compradores de um supermercado.
- O número de anos na escola para indivíduos em um local específico.
- O peso dos ovos retirados de um galinheiro em um determinado dia da semana.
Além disso, os dados quantitativos podem ser detalhados e analisados de acordo com o nível de medição envolvido incluindo níveis nominais, ordinais, de intervalo e razão de medição ou se os conjuntos de dados são contínuos ou não discreto.
Níveis de medição
Nas estatísticas, existem várias maneiras pelas quais quantidades ou atributos de objetos podem ser medidos e calculados, todos envolvendo números em conjuntos de dados quantitativos. Esses conjuntos de dados nem sempre envolvem números que podem ser calculados, os quais são determinados pelos conjuntos de dados ' nível de medição:
- Nominal: Quaisquer valores numéricos no nível nominal de medição não devem ser tratados como uma variável quantitativa. Um exemplo disso seria um número de camisa ou número de identificação de estudante. Não faz sentido fazer nenhum cálculo sobre esses tipos de números.
- Ordinal: Dados quantitativos no nível ordinal de medição podem ser ordenados, no entanto, as diferenças entre os valores não têm sentido. Um exemplo de dados nesse nível de medição é qualquer forma de classificação.
- Intervalo: Os dados no nível do intervalo podem ser ordenados e as diferenças podem ser calculadas significativamente. No entanto, os dados nesse nível geralmente não têm um ponto de partida. Além disso, as proporções entre os valores dos dados não têm sentido. Por exemplo, 90 graus Fahrenheit não é três vezes mais quente do que quando está 30 graus.
- Razão: Os dados no nível de proporção da medição podem não apenas ser ordenados e subtraídos, mas também podem ser divididos. A razão para isso é que esses dados têm um valor zero ou ponto de partida. Por exemplo, a escala de temperatura Kelvin tem uma zero absoluto.
Determinar em qual desses níveis de medição um conjunto de dados se enquadra ajudará os estatísticos determinar se os dados são úteis ou não para fazer cálculos ou observar um conjunto de dados conforme stands.
Discreto e Contínuo
Outra maneira pela qual os dados quantitativos podem ser classificados é se os conjuntos de dados são discreto ou contínuo - cada um desses termos possui subcampos inteiros de matemática dedicados a estudá-los; é importante distinguir entre dados discretos e contínuos porque diferentes técnicas são usadas.
Um conjunto de dados é discreto se os valores puderem ser separados um do outro. O principal exemplo disso é o conjunto de números naturais. Não há como um valor ser uma fração ou entre qualquer um dos números inteiros. Esse conjunto surge muito naturalmente quando contamos objetos que são úteis apenas enquanto inteiros, como cadeiras ou livros.
Os dados contínuos surgem quando indivíduos representados no conjunto de dados podem assumir qualquer número real em uma faixa de valores. Por exemplo, os pesos podem ser relatados não apenas em quilogramas, mas também em gramas e miligramas, microgramas e assim por diante. Nossos dados são limitados apenas pela precisão de nossos dispositivos de medição.