定性数据导论
下面的文章概述了定性数据的类型。近似、准确、表征并满足要求的数据称为定性数据。它可以通过各种方法记录和观察。定性数据可以由一对一访谈、观察和焦点小组组成。在统计学中，定性数据可以称为分类数据。它可以根据对象或环境的属性进行组织。定性数据在决定特征和特质的正确频率方面很重要，也可以是人们对不同情景的反应的角度和情绪。
不同类型的定性数据
定性数据可以通过演绎和归纳的方法收集，通过安排、组织、设置代码和验证收集的定性数据，最后通过集合分析给出问题的适当解决方案。
Hadoop、数据科学、统计和；其他
定性数据可大致分为名义数据和序数数据。
1。标称数据
在统计学中不包含任何可测量值的非限定变量的分类称为标称数据，称为命名或标记数据。它用于命名或标记变量，而不定义任何定量值。在名义数据具有定量值的少数情况下，情况可能并非如此。定量值不具有任何真正的数字特征，如不规则区间、虚假比率数据。
标称值不能用一般的数学运算符计算。例如，需要一名研究人员生成一个数据库，其中包含少数人的联系电话和位置。调查采用开放式封闭式问卷进行评估。这是收集定性数据的最佳方法之一。当电话号码未锁定时，国家代码将是一个关闭的输入选项。
标称数据可用条形图和饼图表示。它可以通过投票方式收集。每一位候选人当选后，选票的循环率都会被衡量。这在统计学上被称为一种模式。该数据库是从移民中收集的，这将有助于估计国家、性别、年龄、种族、阶级，以提取一个国家的旅游报告或一些国际商务会议。
通过观察收集的定性数据。这项观察是由研究人员进行的，目的只是收集相关的、知识丰富的数据，这些数据可以应用于他的实时理论中。这种类型的数据可以通过一些先进的技术进行携带，以备将来使用。定性数据可以是任何形式的视频、音频、照片或文档。
这类定性数据可以通过长时间反复分析来源获得。这是一种观测方法，使用几年，在某些特殊情况下，可以延长到几十年。这些定性数据的重点是通过对具有共同属性的受试者进行实证分析来探索相关性。这些数据可以通过对不同调查的深入研究来收集。这些数据的独创性被用来探索一个主题中简单和复杂的内容。它可以用来从一个共同的话题中获取更多的推论，并给出许多维度。
2。顺序数据
它是一个有序变量的组织。这是一种定性数据收集方法，而变量是自然的、有序的，类别之间的距离未知。例如，当客户以满意、不满意或漠不关心的选项在可变尺度上输入满意度时，会收集有序数据。它是有序变量的集合。收集的数据将类似于利克特量表的问卷格式。这类主要亮点是将工作或服务经验分为非常好、非常好、非常差或非常差。其他顺序数据包括软件或bug的优先级、跑步者的健壮性或食物的味道等，可以区分为临界、高、中或低。
一对一访谈可以作为一种常见的工具，作为一种个人方法，研究访谈可以一对一地直接从个人那里收集信息。它可以是对话、非正式和无组织的形式。这些问题是自发的、开放式的问题，让面试流程决定接下来要问的问题。焦点小组以小组讨论的形式进行，小组讨论的人数限制在6至10人之间。
根据分类的数据，小组成员可能有类似的想法。调查人员跟踪跑步者的数据，并选择有足够技能赢得比赛的运动员。同样，这个概念可以应用于所有领域。
记录的维护已经可用且可靠，数据源可用于未来的研究。这类定性数据类似于图书馆，可以参考图书馆收集相关数据并获取相关知识。有序数据是用来组织它的标量数据，没有经过校准的度量。它通过模式、中值分布和频率进行分析。在这里，名义数据使用模式组织，而序数数据使用中值和模式。
定性数据提供了记录情绪的深度知识和细节。它为开放式问卷调查提供了一个引发新对话的空间。研究人员知识的扩展为未来技术的发明提供了空间。个体的行为差异及其对特定场景的态度为创建定性数据铺平了道路，这些定性数据后来成为数据挖掘、大数据、深度学习技术和机器学习领域的一种方法。由于定性数据是为许多资源输入的，因此应详细处理此类数据，以查看其洞察力，这有助于为不可预测的问题提供最佳结果。
推荐文章
这是定性数据类型的指南。这里我们讨论定性数据类型的介绍，详细解释了三种不同的类型。您还可以查看以下文章以了解更多信息——
