什么是定量数据？(quantitative data?)

在统计学中，定量数据是通过计数或测量获得的数字数据，并与描述对象属性但不包含数字的定性数据集进行对比。统计中产生定量数据的方式多种多样。以下每一项都是定量数据的示例：...

在统计学中，定量数据是通过计数或测量获得的数字数据，并与描述对象属性但不包含数字的定性数据集进行对比。统计中产生定量数据的方式多种多样。以下每一项都是定量数据的示例：

足球队队员的身高
停车场每排的汽车数量
教室里学生的分数百分比
邻居家的价值观
某一批电子元件的寿命。
在超市排队等候购物者的时间。
个人在特定地点的在校年数。
一周中某一天从鸡舍里取出的鸡蛋的重量。

此外，定量数据可以根据所涉及的测量水平进一步细分和分析，包括测量的名义、顺序、间隔和比率水平，或者数据集是连续的还是离散的。

测量水平

在统计学中，有多种方法可以测量和计算对象的数量或属性，所有这些方法都涉及定量数据集中的数字。这些数据集并不总是包含可计算的数字，这取决于每个数据集的测量水平：

标称：不应将标称测量水平的任何数值视为定量变量。例如，泽西号码或学生证号码。对这些类型的数字进行任何计算都没有意义。
有序：测量有序级别的定量数据可以排序，但是，值之间的差异没有意义。任何形式的排名都是这种测量级别的数据示例。
间隔：可以对间隔级别的数据进行排序，并且可以有意义地计算差异。然而，这一级别的数据通常缺乏起点。此外，数据值之间的比率没有意义。例如，华氏90度的温度不是30度时的三倍。
比率：测量比率级别的数据不仅可以进行排序和减法，还可以进行除法。原因是该数据确实有一个零值或起点。例如，开尔文温标有绝对零度。

确定一个数据集属于哪一个测量级别将有助于统计学家确定该数据在进行计算或观察一组现有数据时是否有用。

离散与连续

定量数据分类的另一种方式是数据集是离散的还是连续的——这些术语中的每一个都有专门研究它们的整个数学子领域；区分离散数据和连续数据很重要，因为使用了不同的技术。

如果值可以彼此分离，则数据集是离散的。这方面的主要例子是自然数集。一个值不可能是一个分数或介于任何整数之间。当我们计算像椅子或书这样的东西时，这一套非常自然地出现了。

当数据集中表示的个体可以在一个值范围内接受任何实数时，就会产生连续数据。例如，重量不仅可以用千克表示，还可以用克、毫克、微克等表示。我们的数据仅受测量设备精度的限制。

发表于 2021-09-26 00:10
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分类：数学

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