गुणात्मक डेटा परिभाषा और उदाहरण

आंकड़ों में, गुणात्मक डेटा- कभी-कभी स्पष्ट डेटा के रूप में संदर्भित किया जाता है - वह डेटा है जिसे व्यवस्थित किया जा सकता है शारीरिक लक्षण, लिंग, रंग या ऐसी किसी भी चीज़ पर आधारित श्रेणियां जिनके पास कोई संख्या नहीं है यह।

फुटबॉल टीम में खिलाड़ियों के बाल रंग, पार्किंग में कारों का रंग, कक्षा में छात्रों के पत्र ग्रेड, सिक्कों के प्रकार जार, और एक विविध पैक में कैंडीज का आकार गुणात्मक डेटा के सभी उदाहरण हैं जब तक कि किसी विशेष संख्या को इनमें से किसी को नहीं सौंपा जाता है विवरण।

गुणात्मक डेटा के साथ इसके विपरीत है मात्रात्मक डेटा जिसमें मात्रात्मक डेटा सेट में उनके साथ जुड़ी संख्याएँ होती हैं जो किसी वस्तु या वस्तुओं की मात्रा का साझा विशेषताओं के साथ मूल्यांकन करते हैं। अक्सर, मात्रात्मक डेटा का उपयोग किया जाता है गुणात्मक डेटा सेट का विश्लेषण करें.

गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा के बीच अंतर को समझना बहुत आसान है: पूर्व किसी वस्तु या वस्तुओं के समूह की अपनी परिभाषा में संख्याओं को शामिल नहीं करता है जबकि बाद में कर देता है। फिर भी, यह सांख्यिकीय विशेषताओं के संदर्भ में सोचते समय भ्रमित हो सकता है, जिसमें आकार और आयाम शामिल हैं, जो मात्रात्मक हैं और गुणात्मक डेटा नहीं हैं।

इन अवधारणाओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए, विशेष डेटासेट के उदाहरणों का अवलोकन करना सबसे अच्छा है और उन्हें कैसे परिभाषित किया जा सकता है। निरीक्षण करें कि कौन से गुणात्मक हैं और कौन से उदाहरणों में मात्रात्मक डेटा सेट हैं:

• बिल्लियों में नारंगी, भूरा, काला या सफेद फर (गुणात्मक) होता है।
• लड़कों में भूरे, काले, सुनहरे और लाल बाल (गुणात्मक) होते हैं।
• चार काली बिल्लियाँ और पाँच नारंगी बिल्लियाँ (मात्रात्मक) हैं।
• केक 50 प्रतिशत चॉकलेट और 50 प्रतिशत वेनिला (मात्रात्मक) था।

यहां तक ​​कि जब किसी वस्तु की विशेष विशेषता या विशेषता गुणात्मक होती है, जैसे कि केक के लिए चॉकलेट या बिल्लियों के लिए काला, डेटा सेट में एक नंबर का समावेश। यह एक मात्रात्मक बनाता है, हालांकि यह इंटरप्लेट आँकड़ों के अध्ययन के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उन श्रेणियों को प्रदान करता है जिनके लिए गणितज्ञ फिर तुलना कर सकते हैं संख्यानुसार।

जबकि गुणात्मक डेटा लक्षणों या विशेषताओं, आकार और आयाम की विशेष आवृत्ति को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण है वस्तुओं, और किसी दिए गए विषय के बारे में जानकारी की तरह, गुणात्मक डेटा जैसे किसी कंपनी में कर्मचारियों के बाल या त्वचा का रंग एक पालतू जानवर के कोट की स्वस्थता सांख्यिकीय विश्लेषण में महत्वपूर्ण हो सकती है, खासकर जब इन गुणात्मक के बारे में मात्रात्मक डेटा के साथ जोड़ा जाता है विशेषताएं।

अनिवार्य रूप से, गुणात्मक डेटा महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सांख्यिकीविदों को पैरामीटर बनाने की अनुमति देता है जिसके माध्यम से डेटा के बड़े सेटों का निरीक्षण किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक कंपनी जो अपने कार्यबल की विविधता का निर्धारण करना चाहती थी, जैसे गुणात्मक डेटा के एक सेट को देखना चाहेगी दौड़ और अपने कर्मचारियों की जातीयता के साथ-साथ कर्मचारियों की आवृत्ति का मात्रात्मक डेटा उन दौड़ से संबंधित है और जातियों।

गुणात्मक डेटा उन साधनों को प्रदान करता है जिनके लिए पर्यवेक्षक अपने आस-पास की दुनिया को परिमाणित कर सकते हैं — तीन गोरे हैं, दो वालियां, और मेज पर तीन काले बालों वाली महिलाएं या वार्षिक बैंड में भाग लेने वाले 16 नए और 15 सोपोरोम हैं ट्रिप।