¿Qué tipos de datos se utilizan para el Análisis Estadístico

? El análisis estadístico se utiliza para dos propósitos principales. En primer lugar, los investigadores pueden usar análisis estadístico para generar hipótesis acerca de la población de la que se tomaron muestras de los datos . En segundo lugar, los investigadores pueden usar análisis estadístico para verificar las hipótesis y teorías mediante la recopilación de datos con un propósito específico en mente . En cualquier caso , el tipo de datos en el análisis es un elemento importante que afecta el procedimiento de análisis . Nominales

datos nominales son los datos que se pueden clasificar en distintos grupos . Por ejemplo , los análisis estadísticos que investigan las diferencias entre hombres y mujeres hacen un uso intensivo de los datos nominales, porque "los hombres" y "mujeres " son dos grupos distintos . Los estadísticos utilizan a menudo las estadísticas de chi-cuadrado en sus análisis de los datos nominales.
Ordinal

datos Ordinal es similar a los datos nominales en que los datos pueden encajar en grupos distintos. Sin embargo , los datos ordinales se diferencia de los datos nominales en un aspecto importante: los grupos se pueden pedir de forma clara . Investigadores de bienestar ( felicidad ) a menudo utilizan los datos ordinal al utilizar las encuestas de autoinforme. Los sujetos responden a preguntas acerca de la vida con las respuestas " satisfecho", "neutral ", " insatisfecho " y así sucesivamente . Si bien estos son grupos distintos , sino que también tienen un orden natural , es decir, insatisfecho a satisfecho . Muchas formas de análisis de datos categóricos permiten que los investigadores mantienen el orden de las clasificaciones durante el procedimiento de análisis. Datos
Intervalo

intervalos toma la forma de números. Todos los números posibles se pueden utilizar para datos de intervalo , pero el número cero no tiene ningún significado para datos de intervalo . Por ejemplo , en los estudios de la atracción , los investigadores pueden evaluar los rostros de los sujetos de acuerdo a como bien parecido que son. Estos números de estas calificaciones tienen ningún significado objetivo , pero los investigadores pueden utilizar los números como un método de comparación de un rostro a otro . En este sentido, el tamaño de la serie tiene un sentido, pero todavía no se puede interpretar en lenguaje normal. Muchas técnicas estadísticas , como el análisis de varianza y los datos de uso de regresión de intervalo como entrada.
Ratio

datos Ratio es muy similar al intervalo de datos. Relación de datos , como los datos de intervalo , se encuentra en la forma de números , pero el número cero juega un papel importante . Esta definición objetiva del punto cero permite a los investigadores a interpretar los datos de racionamiento. Un ejemplo es el salario. Salario de una persona es la relación de los datos , y un sueldo de cero implica que el sujeto no tiene ingresos. Los tipos de análisis estadísticos que analizan los datos de relación son abundantes, con métodos comunes, como los modelos lineales generales y regresión logística.