? Analisi statistica viene utilizzata per due scopi principali . In primo luogo , i ricercatori possono utilizzare delle analisi statistiche per generare ipotesi sulla popolazione da cui i dati sono stati campionati . In secondo luogo , i ricercatori possono utilizzare delle analisi statistiche per verificare ipotesi e teorie attraverso la raccolta di dati con uno scopo specifico in mente . In entrambi i casi , il tipo di dati nell’analisi è un elemento importante che influenza la procedura di analisi .

Dati nominali nominali sono dati che possono essere classificati in gruppi distinti . Ad esempio , le analisi statistiche che indagano le differenze tra uomini e donne fanno pesante uso di dati nominali , in quanto “uomini” e “donne ” sono due gruppi distinti . Gli statistici spesso usano le statistiche chi-quadrato nelle loro analisi dei dati nominali .

Ordinale

dati ordinale è simile ai dati nominali , in quanto i dati possono inserirsi in gruppi distinti . Tuttavia, i dati ordinali differisce dai dati nominali , in un modo importante : i gruppi possono essere ordinati in modo chiaro . I ricercatori di benessere ( felicità) spesso utilizzano i dati ordinale quando si utilizza indagini self-report . Soggetti rispondono alle domande sulla vita con le risposte ” soddisfatto “, “neutrale “, ” insoddisfatto ” e così via . Mentre questi sono gruppi distinti , hanno anche un ordine naturale , cioè insoddisfatto al soddisfatto . Molte forme di analisi dei dati categoriali permettono ai ricercatori di mantenere l’ordine delle classificazioni durante la procedura di analisi . Dati

Interval

Intervallo assumono la forma di numeri . Tutti i possibili numeri possono essere utilizzati per i dati di intervallo , ma il numero zero non ha alcun significato per i dati di intervallo . Ad esempio , negli studi di attrazione , i ricercatori possono valutare i volti dei soggetti a seconda di come di bell’aspetto che sono. Questi numeri di questi ospiti non hanno significato oggettivo , ma i ricercatori possono usare i numeri come metodo di confronto una faccia all’altra . In questo senso , la dimensione del numero ha significato , ma ancora non può essere interpretata in lingua normale . Molte tecniche statistiche, come ANOVA e dati di intervallo l’uso di regressione come input .

Rapporto

dati Rapporto è molto simile all’intervallo dati . I dati del rapporto , come i dati di intervallo , è in forma di numeri , ma il numero zero svolge un ruolo importante . Questa definizione oggettiva del punto zero permette ai ricercatori di interpretare i dati di razionamento . Un esempio è lo stipendio . Lo stipendio di una persona è un dato rapporto , e uno stipendio pari a zero implica che il soggetto non ha alcun reddito . I tipi di analisi statistiche che esaminano i dati del rapporto sono abbondanti , con metodi comuni , tra cui modelli lineari generali e regressione logistica .