在统计学研究中，主要重点是收集数据或信息。收集数据的方法不同，收集的数据类型也不同。不同类型的数据有主要、次要、定性或定量。在本文中，我们将重点介绍定性和定量数据及其差异。
统计学
统计学基本上是对数据的研究。统计数据要么是描述性的，要么是推论性的。描述性数据是研究用于收集数据和数学模型以解释数据的方法。推论统计是一种研究，其中使用不同的技术和系统根据不完整的数据做出基于概率的预测和决策。
统计学使用大量的数学，许多主要概念，如概率、总体、样本和分布等，都是通过统计学实现的。为了研究统计数据，我们需要收集定量和定性的数据。
定性数据
定性数据收集是一种描述现象或事物的特征、属性、属性、品质等的方法。它是用语言而不是数字描述数据。这种方法不测量特征，而是描述它们。例如:
最喜欢的颜色=蓝色
它有时也称为“分类数据”。它不专注于得出任何推论。它只处理可以观察到的数据，如质地、味道、气味、美感，但没有被测量。
近年来，定性数据在一定程度上失去了可靠性，并受到批评，但它们提供了更好的描述，因此对它们具有更多的有效性。研究使用定性和定量方法的组合，因为定性数据和描述在更好的解释和信息的帮助下支持数字数据。
定量数据
定量数据收集是一种收集可以数值计数或表示的数据的方法。这些数据对于实验、操纵分析等很有用，由直方图、表格、图表和图形表示。它涉及高度、长度、体积、面积、湿度、温度等测量。
例如：
高度 = 2.8m。或者有时它们代表确切的数字，例如，
学生人数 = 234。
这种类型的数据与某种类型的秤测量相关联。此数据最常用的刻度是比率刻度。另一个通用尺度测量是间隔尺度。
定量数据因其缺乏深入描述而受到批评，因此研究人员将其与定性数据一起使用，以通过对定性信息的解释来支持其可靠性。
定性数据和定量数据的区别
- 定性数据收集是描述现象或事物的特征、属性、属性、品质等的方法;定量数据收集是一种收集可以数值计数或表示的数据的方法。
- 定性数据因其不可靠性而受到批评，因此有定量数据支持;定量数据因其缺乏描述和解释而受到批评，因此它得到了定性数据的支持。两者一起用于研究。
定性数据和定量数据的区别
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