Métodos cuantitativos de recopilación de datos

Escrito por damon verial Google | Traducido por gabriela nungaray
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Métodos cuantitativos de recopilación de datos
Los datos cuantitativos se presentan en muchas formas. (Hemera Technologies/AbleStock.com/Getty Images)

Los datos cuantitativos son datos en forma de número. La decisión sobre el método de recolección de datos es necesario para conocer el tipo de datos que se están recogiendo. Si sabes de antemano lo que el análisis de datos va a utilizar, se puede diseñar un método apropiado de análisis de datos cuantitativos. Primero se decidirá el tipo de datos, se garantizará que tanto el método de recolección de datos y su análisis posterior a la colección son los adecuados.

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Nominal

Los datos nominales tienen la forma de categorías, a pesar de que puede parecer como si las categorías en la forma de las palabras no son datos cuantitativos. Estas categorías no deben tener una relación jerárquica. Por ejemplo, la raza es una forma de los datos nominales que se lleva en valores como "caucásicos", "asiático" e "hispano". Debido a que no existe una relación jerárquica entre estas razas, la raza son datos nominales. La recopilación de datos nominales tienen lugar a través de categorización, que puede ser realizado por el investigador o por los propios sujetos. Cualquier método para categorizar que produce categorías bien definidas se pueden usar en la recogida de datos nominal.

Ordinal

Los datos ordinales son similares a los datos nominales que se clasifican en categorías. La diferencia es que los datos ordinales tienen una jerarquía. Por ejemplo, las categorías de peso en los deportes de competición de boxeo o de otro tipo, son ejemplos de categorías ordinales. La recogida de datos ordinales es similar a la de los datos nominales, los investigadores deben emplear métodos de clasificación. Sin embargo, debido a el "valor" de las diferencias entre las categorías, los investigadores también pueden emplear otros métodos de análisis, como el peso de una persona en una escala.

Intervalo

Los datos de intervalo tienen la forma de números. Estos números pueden ser enteros o decimales, positivos o negativos. Sin embargo, para que los datos sean verdaderos datos de intervalo, los puntos de datos con valor "cero" no deben ser especial en el conjunto de datos. Es decir, "cero" no significa nada para datos de intervalo. Un ejemplo de estos datos se mide en la temperatura en grados Fahrenheit. En Fahrenheit, "cero" no implica nada. Los investigadores miden los datos de intervalo a través de la medición directa con las herramientas adecuadas. Las evaluaciones psicológicas, tales como las pruebas de coeficiente intelectual, también pertenecen a la esfera de intervalo de recolección de datos.

Relación

Los datos de relación de datos de intervalo se extienden a un número de línea en que "cero" tiene un significado. Un ejemplo sencillo de estos datos se mide en la temperatura en grados Celsius. Las mediciones Fahrenheit están directamente mapeadas a la escala Celsius. Sin embargo, ahora el número "cero" tiene un significado: es la temperatura a la que el agua se congela. La medición de los datos de la proporción es similar a la de los datos de intervalo. Sin embargo, los investigadores deben modificar o crear nuevas escalas si desean que el número cero tenga significado interpretable.

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