Exemple de statistique quantitative

Toutefois, vous ne serez pas en mesure de graphique G. Ce sont toutes des variables qualitatives car elles n`ont pas d`ordre naturel. Probablement le type d`échelle le plus commun est l`échelle de ratio. Il décrit les données qui correspondent aux catégories. Les données binaires placent les choses dans l`une des deux catégories mutuellement exclusives: droit/faux, vrai/faux, ou accepter/rejeter. Web. Cet ensemble se pose très naturellement lorsque nous comptons des objets qui ne sont utiles que tout comme des chaises ou des livres. En parlant de ça, il pourrait être temps d`appeler Guinness. Notez que la distance entre ces catégories n`est pas quelque chose que nous pouvons mesurer.

Par exemple, nous pourrions effectuer une analyse de régression pour voir si le poids des boîtes de jujube (données continues) est corrélé avec le nombre de JUJUBES à l`intérieur (données discrètes). Nos données ne sont limitées que par la précision de nos appareils de mesure. Mais pas toutes les données sont créées égales, surtout si vous envisagez d`analyser dans le cadre d`un projet d`amélioration de la qualité. Si vous utilisez Minitab Statistical Software, vous pouvez accéder à l`Assistant pour vous guider à travers votre analyse étape par étape, et aider à identifier le type de données que vous avez. Ces données sont des informations quantifiables qui peuvent être utilisées pour les calculs mathématiques et l`analyse statistique, de sorte que des décisions concrètes peuvent être prises sur la base de ces dérivations mathématiques. Combien de fois? Dans ce post, je vais fournir un aperçu de base des types de données que vous êtes susceptible de rencontrer, et nous allons utiliser une boîte de mon favori Candy-jujubes-pour illustrer comment nous pouvons rassembler ces différents types de données, et quels types d`analyse, nous pourrions l`utiliser pour. Si vous n`avez pas les unités connues, alors vous ne serez pas en mesure de le tracer. L`information quantitative est objective et peut être mesurée.

Gardez vos L et N ensemble et il ne devrait pas être trop difficile de garder tout droit. Cela semble évident, mais avec des données plus complexes, vous devez toujours vérifier la condition de données quantitatives pour les informations manquantes ou non sensical avant de commencer un graphique. Par exemple, les pondérations peuvent être rapportées non seulement en kilogrammes, mais aussi en grammes, et en milligrammes, en microgramme et ainsi de suite. Une autre façon de classer les données quantitatives est de savoir si les ensembles de données sont discrets ou continus–chacun de ces termes a des sous-domaines entiers de mathématiques dédiés à leur étude; Il est important de distinguer les données discrètes et continues, car différentes techniques sont utilisées. Lorsqu`il n`y a pas de classement naturel des catégories, nous appelons ces catégories nominales. Ces données peuvent être vérifiées et peuvent également être évaluées facilement en utilisant des techniques mathématiques. Les données quantitatives sont des informations sur les quantités; c`est-à-dire, des informations qui peuvent être mesurées et écrites avec des chiffres. Les résultats obtenus peuvent être établis dans une population. Cela implique que 10 est meilleur que 9, ce qui est mieux que 8, et ainsi de suite. Si j`utilise une échelle pour mesurer le poids de chaque jujube, ou le poids de la boîte entière, c`est des données continues. Tout le monde convient de son approprié pour la création de graphiques à barres, mais au-delà de la réponse à la question «que dois-je faire avec mes données ordinales? Ces données doit cependant être analysée pour donner un sens à.

En outre, les données quantitatives peuvent être ventilées et analysées en fonction du niveau de mesure en cause, y compris les niveaux de mesure nominale, ordinale, d`intervalle et de ratio, ou si les ensembles de données sont continus ou discrets.