I dati dell’intervallo sono dati quantitativi misurati lungo una scala. Discutendo la sua definizione, caratteristiche ecc., avremo una migliore comprensione di dove e come usare dati di intervallo

In ricerche di mercato o qualsiasi altra forma di ricerca sociale, economica o educativa, i ricercatori richiedono tipi di dati che supportano la maggior parte dei test statistici e la trasformazione. Questa richiesta è fatta per facilitare l’analisi e arrivare a una conclusione corretta.,

Quando si studiano i tipi di dati, scopriamo che i dati a intervalli sono compatibili con la maggior parte dei test statistici. Ha attributi distinti che lo rendono più richiesto rispetto alle sue controparti: dati nominali, dati ordinali e dati di rapporto.

Che cosa sono i dati di intervallo?

Intervallo di dati è un tipo di dati che viene misurata lungo una scala, in cui ogni punto è posto ad una distanza uguale (intervallo) l’uno dall’altro. I dati a intervalli sono uno dei due tipi di dati discreti. Un esempio di dati di intervallo sono i dati raccolti su un termometro—la sua gradazione o marcature sono equidistanti.,

A differenza dei dati ordinali, i dati dell’intervallo prendono sempre valori numerici in cui la distanza tra due punti della scala è standardizzata e uguale. Inoltre, le operazioni aritmetiche possono essere eseguite su dati a intervalli.

Tuttavia, queste operazioni sono limitate all’addizione e alla sottrazione.

Quali sono le caratteristiche dei dati a intervalli

Ecco alcune delle caratteristiche dei dati a intervalli:

• Quantitatività:

I dati a intervalli sono uno dei due tipi di dati numerici. Pertanto, è parametrico o quantitativo., A volte chiamati integer,i dati dell’intervallo non solo assumono un valore quantitativo ma eseguono anche le operazioni di un numero intero. È molto diverso dai dati categorici (nominali & dati ordinali) che assumono un valore numerico ma presentano un carattere qualitativo.

• Operazione aritmetica

Si possono eseguire operazioni aritmetiche come addizione e sottrazione su dati di intervallo. Tuttavia, i dati dell’intervallo non possono essere moltiplicati o divisi. Fedele al suo carattere quantitativo, quasi tutte le analisi statistiche sono applicabili quando si calcolano i dati dell’intervallo., Questo include, ma non limitato a media, modalità e mediana.

• Scala di misurazione

I dati di intervallo vengono misurati utilizzando una scala di intervallo, che non solo mostra l’ordine ma mostra anche la differenza esatta nel valore. È diverso dai dati ordinali che mostrano solo l’ordine e la direzione, senza differenze standardizzate su ciascuna variabile nella scala.

Consideriamo un righello per esempio, la differenza tra marcature o gradazioni su un righello sono uguali. Questa è una scala di intervalli.,

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• Differenza di intervallo:

La differenza tra ciascun intervallo è uguale. Ad esempio, la differenza tra 10° e 20° su un termometro è la stessa della differenza tra 20° e 30°.

• Lettura negativa:

In una scala a intervalli, una variabile può essere misurata anche se è negativa. Poiché un numero intero prende sia il valore positivo che negativo, la scala dell’intervallo legge anche i valori negativi.,

Ad esempio, quando si legge la temperatura di un luogo durante l’inverno, possiamo avere una temperatura fino a -10 gradi Celsius. Tuttavia, non ci sono zero punti.

Tecnica di raccolta dati a intervalli

Esistono diverse tecniche per la raccolta dei dati a intervalli. Le tecniche utilizzate da un ricercatore sono influenzate dal pubblico di destinazione, dall’utilizzo dei dati e dalla persona che raccoglie i dati. Tecnica utilizzata nella raccolta di dati di intervallo include; osservazione, interviste, revisione del documento, indagini e campionamento di probabilità.,

• Osservazione

Questa è una tecnica di raccolta dati in cui i ricercatori effettuano osservazioni sistematiche attraverso il conteggio. Ciò può includere il conteggio del numero di persone presenti a un particolare evento in un momento specifico e un luogo specifico o il numero di persone che partecipano all’evento in un luogo designato. Ci sono due diversi approcci di osservazione, vale a dire; approccio naturalistico e standardizzato.

• Interviste

Gli intervistati vengono intervistati per raccogliere dati da loro., A differenza delle interviste casuali in cui le persone a volte deviano dall’argomento in questione, questa intervista è strutturata con i ricercatori che chiedono una serie standardizzata di domande e nient’altro. Alcune delle tecniche di intervista utilizzate sono interviste faccia a faccia, interviste telefoniche e interviste personali assistite dal computer.

• Sondaggi &Questionario

Questo può essere creato utilizzando i costruttori di moduli online come Formplus. Utilizzati anche per raccogliere dati qualitativi, i sondaggi sono progettati per acquisire fiducia e migliorare l’esperienza degli intervistati., Esistono due tipi principali di questionari online, vale a dire; questionario basato sul web e un questionario online.

Leggi anche: Ultimate Guide to Data Collection Methods& Strumenti per la ricerca

• Revisione dei documenti:

Questa è una tecnica di raccolta dei dati che comporta la revisione dei documenti esistenti. Si tratta di una tecnica molto buona, in quanto dà ai ricercatori l’accesso ai dati passati e presenti.

Vengono analizzati tre tipi di documenti primari per la raccolta di dati di ricerca quantitativa di supporto., Sono; documenti personali, prove fisiche e registri pubblici.

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• Probabilità di Campionamento:

Questa è una tecnica che consiste nell’effettuare una selezione casuale, che consente ai ricercatori di fare probabili conclusioni sulla base dei dati raccolti. Esistono tre tipi principali di campionamento probabilistico, ovvero: campionamento casuale semplice, campionamento casuale sistematico e campionamento casuale stratificato.

Quali sono gli esempi di dati Interval?,

Esempi di dati di intervallo includono temperatura (in gradi Celsius o Fahrenheit), mark grading, IQ test e CGPA. Questi esempi di dati di intervallo sono misurati con intervalli uguali nelle rispettive scale. I dati dell’intervallo sono spesso utilizzati per la ricerca statistica, la classificazione scolastica, gli studi scientifici e la probabilità.

• Temperatura

Quando si misura la temperatura in gradi Celsius o Fahrenheit, è considerato intervallo di dati perché 0 è arbitrario. Cioè, 0°C e 0 ° F non possono essere letti sul termometro.

Tuttavia, questo non è il caso se misurato in Kelvin., Non ci può essere una temperatura inferiore a zero gradi in Kelvin perché, per Kelvin, 0 è assoluto.

• Mark Grading

Quando si valutano i punteggi dei test come il SAT, ad esempio, i numeri da 0 a 200 non vengono utilizzati quando si ridimensiona il punteggio grezzo al punteggio della sezione. In questo caso, lo zero assoluto non viene utilizzato come punto di riferimento. Pertanto, si tratta di un intervallo di dati.

• Tempo

Il tempo passa come un buon esempio di dati di intervallo se misurato durante il giorno o utilizzando un orologio di 12 ore. I numeri su un orologio da parete sono su una scala di intervallo poiché sono equidistanti e misurabili., Ad esempio, la differenza tra le ore 1 e le ore 2 è uguale a quella tra le ore 2 e le ore 3.

• IQ Test

Secondo studi psicologici, non si può avere zero QI. Inoltre, il QI viene determinato utilizzando una scala di misurazione fissa. Pertanto, IQ è un esempio di dati di intervallo.

• CGPA

Questo rappresenta la media dei voti di uno studente nei suoi studi su un determinato periodo, ad esempio un semestre. La media del GPA viene utilizzata per trovare il CGPA di uno studente per un periodo più lungo, ad esempio due sessioni., Gli intervalli nel CGPA sono anche equidistanti, rendendolo un esempio di dati di intervallo.

Categorie di variabili di intervallo

Variabile di intervallo è la differenza tra due valori di dati che dà un significato credibile. esempi di variabili di intervallo nella temporizzazione è quando la differenza in un pm a due pm è la stessa di tre pm a quattro pm.La variabile intervallo è una sottocategoria di una variabile numerica o continua. Quindi, le variabili di dati di intervallo possono essere classificate in modo simile in base alla loro distribuzione.

Distribuzione normale

Questa è anche conosciuta come distribuzione gaussiana., È usato per rappresentare variabili casuali a valore reale le cui distribuzioni non sono note.

Queste variabili possono essere classificate in campioni abbinati e non corrispondenti.

Campione abbinato

I campioni abbinati sono campioni variabili in cui ogni membro di un campione è abbinato a un membro corrispondente in ogni altro campione in riferimento a qualità diverse da quelle immediatamente esaminate. I test effettuati su questo campione includono; t-test accoppiato e misure ripetute ANOVA.,

Test

• Test t accoppiato: viene utilizzato per confrontare due mezzi di popolazione campione, in cui entrambi i campioni sono costituiti dallo stesso soggetto di prova.
• Misure ripetute ANOVA: questo confronta le medie su tre o più variabili, sulla base di osservazioni ripetute.

Campione ineguagliato

I campioni ineguagliati, talvolta chiamati campioni indipendenti, sono campioni in cui ogni membro viene selezionato casualmente. I test effettuati su questo campione includono; t-test spaiato e ANOVA.,

Test

• T-test spaiato: viene utilizzato per confrontare due mezzi di popolazione campione, in cui entrambi i campioni sono costituiti da soggetti di test distinti.
• ANOVA: questo confronta le medie su tre o più variabili, in base a una singola osservazione.

Distribuzione non gaussiana

Questa è anche nota come distribuzione non normale. È usato per rappresentare variabili casuali a valore reale le cui distribuzioni sono note.

Come nella distribuzione normale, queste variabili possono essere classificate in campioni abbinati e non corrispondenti.,

Campione abbinato

I test effettuati su campioni abbinati includono; Wilcoxon rank-sum test e Friedman 2-way ANOVA.

Test

• Wilcoxon rank-sum test: Questo è un test non parametrico utilizzato per confrontare due gruppi di campioni corrispondenti. E ‘ anche chiamato il test Wilcoxon firmato-rank.
• Friedman 2-way ANOVA: Questo è un test non parametrico utilizzato per confrontare la differenza di media tra 3 o più gruppi.

Campione ineguagliato

I test effettuati su campioni ineguagliati includono; Wilcoxon rank-sum test e Kruskal-Wallis test.,

Test

• Wilcoxon rank-sum test: Questo test viene utilizzato quando i requisiti per il t-test di due campioni non corrispondenti non sono soddisfatti. Tuttavia, può essere utilizzato solo a condizione che i due campioni indipendenti siano tratti da popolazioni con una distribuzione non gaussiana.
• Test di Kruskal-Wallis: viene utilizzato per verificare se tre o più gruppi di campioni non corrispondenti provengono dalla stessa distribuzione. A volte è chiamato ANOVA unidirezionale.,

Come analizzare& Interpretare i dati dell’intervallo

I dati dell’intervallo possono essere interpretati utilizzando i due principali metodi statistici di analisi, vale a dire; statistica descrittiva e inferenziale. Il metodo di analisi dei dati a intervalli utilizzato dipende dalla natura dell’indagine in corso.

Statistiche descrittive

Questo è il tipo di statistiche utilizzate per descrivere una popolazione campione utilizzando set di dati raccolti da quella popolazione., I metodi statistici descrittivi utilizzati nell’analisi dei dati sull’intervallo includono:

• Media: misura la media del campione di dati sull’intervallo fornito.
• Mediana: viene utilizzata per determinare quale variabile nel set di dati si trova al centro. È facilmente calcolato perché i dati dell’intervallo sono equidistanti.
• Deviazione standard: Questo illustra la diffusione dei dati relativi alla media.
• Varianza: viene utilizzato per illustrare quanto di uno spread esiste nei dati.,

Statistiche inferenziali

Questo è usato per fare previsioni o inferenze su una grande popolazione-sulla base dei dati raccolti da una popolazione campione. In alcuni casi, l’inferenza si basa sul tempo e non sulla popolazione come affermato in precedenza. Di seguito sono riportati alcuni dei metodi utilizzati per analizzare i dati dell’intervallo.

• Analisi delle tendenze

L’analisi delle tendenze è una tecnica di analisi dei dati a intervalli, utilizzata per disegnare tendenze e approfondimenti acquisendo dati di indagine per un certo periodo., È condotto studiando la tendenza per un certo periodo, quindi analizzandola per dedurre come sarà in futuro.

• Analisi SWOT

Questo viene utilizzato principalmente da organizzazioni o aziende per valutare le loro attuali prestazioni sul mercato e sviluppare strategie di business efficaci per il futuro. SWOT è l’acronimo di punti di forza, debolezze, opportunità e minacce. Punti di forza e di debolezza sono per l’analisi interna, mentre le opportunità e le minacce sono per l’analisi esterna di un’organizzazione.,

• Analisi congiunta

Si tratta di una tecnica di analisi di ricerca di mercato che indaga come le persone fanno scelte. Esso fattori in tutti i fattori sottostanti coinvolti nel processo decisionale. Ad esempio, quando si decide su quale telefono acquistare, un cliente può considerare il prezzo, la qualità della fotocamera, la bellezza, il colore ecc.

• TURF analysis

Questo è l’acronimo di Total Unduplicated Reach and Frequency analysis, e viene utilizzato per valutare il potenziale di mercato per una combinazione di prodotti o servizi.,

Usi dei dati a intervalli

• Marketing& Pubblicità

Prima di intraprendere qualsiasi campagna di marketing o pubblicitaria, le aziende devono prima analizzare alcuni fattori interni ed esterni che possono influenzare la campagna. Nella maggior parte dei casi, usano un’analisi SWOT.

Qui, i fattori interni sono Forza e Debolezza, mentre i fattori esterni sono Opportunità e Minacce. Questa tecnica di analisi viene utilizzata anche quando una nuova azienda vuole entrare di nuovo nel mercato.,

• Sviluppo del prodotto

Durante la fase di sviluppo del prodotto, i ricercatori utilizzano l’analisi del tappeto erboso per indagare se un nuovo prodotto o servizio sarà ben accolto nel mercato di riferimento o meno. Ad esempio, se una società di software decide di aggiungere una nuova funzionalità al proprio prodotto, è importante sapere se gli utenti nuovi ed esistenti lo apprezzeranno.

• Istruzione

I dati di intervallo vengono utilizzati nel settore dell’istruzione per calcolare il sistema di classificazione., Quando si calcola la media cumulativa dei voti di uno studente, l’esaminatore utilizza un intervallo di dati dei punteggi dello studente nei vari corsi offerti.

Questo viene utilizzato allo stesso modo per SAT, IQ test e anche test di competenza durante le domande di lavoro.

• Medicina

I medici utilizzano il termometro per misurare la temperatura corporea di un paziente come parte di un controllo medico. Nella maggior parte dei casi, la temperatura corporea viene misurata in gradi Celsius, quindi passando come dati di intervallo.,

Svantaggi dei dati a intervalli

• Le informazioni raccolte dai dati a intervalli sono limitate in quanto forniscono descrizioni quantitative. Queste descrizioni non sono narrative e generalmente forniscono resoconti meno elaborati della percezione umana.
• L’uso di domande standard da parte dei ricercatori può portare a pregiudizi e false rappresentazioni, in cui i dati riflettono la loro visione invece del soggetto partecipante. Questo è il caso con i test IQ, SAT e altri esempi di dati intervallo simili.
• Rispetto ai dati nominali, raccoglie un set di dati molto più ristretto.,

Qual è lo strumento migliore per la raccolta dei dati a intervalli?

Formplus è un software web-based form builder che è lo strumento migliore per la raccolta di dati di intervallo. I dati dell’intervallo possono essere raccolti al meglio attraverso uno strumento che crea un’esperienza senza interruzioni per il ricercatore e i partecipanti.

Con una piattaforma che integra tutte le tecniche di raccolta e analisi dei dati, le aziende o le organizzazioni possono facilmente raccogliere dati dai rispondenti (ad esempio i clienti) e analizzarli in movimento. Formplus aiuta a facilitare i processi di ricerca aziendale con le sue ricche funzionalità.,

Perché utilizzare Formplus per raccogliere dati a intervalli?

• Opzioni di scelta

I moduli Formplus consentono agli utenti di accedere a diverse opzioni di scelta, ovvero; scelta radio, scelta immagine, caselle di controllo e selezione singola. I ricercatori hanno la flessibilità di utilizzare una o tutte queste opzioni di scelta per la raccolta dei dati a intervalli.

• Scala di valutazione

Nel valutare la misura in cui si è verificato un evento, scala di valutazione aiuta gli utenti Formplus facilmente prendere record. Questa scala può essere utilizzata per valutare le prestazioni del prodotto, il livello di abilità dei dipendenti, le prestazioni del servizio clienti ecc., per uno scopo particolare.

• Matric Ratings

Formplus ha caratteristiche uniche che come matrix ratings, che assegnano pesi a ogni scelta di risposta. Questa funzione rende facile per i ricercatori di raccogliere le risposte a più domande da parte degli intervistati in un go

• Moduli Mobile-Friendly

Con Formplus, non importa se i rispondenti stanno compilando il modulo utilizzando un computer o un telefono cellulare, entrambi hanno accesso alle stesse funzioni. Formplus forma un’esperienza utente altrettanto ideale su qualsiasi dispositivo.,

• Esporta i dati come PDF o CSV

Formplus ti dà la libertà di scegliere come si desidera che i dati di intervallo da raccogliere. È possibile scegliere di esportare i dati dell’intervallo in formato PDF o CSV, a seconda dello scopo della raccolta dei dati.

• Archiviazione & Sicurezza

Essere certi della sicurezza dei dati raccolti attraverso i moduli Formplus. Formplus memorizza i dati dell’intervallo in un database sicuro, utilizzando la crittografia end to end. È possibile scegliere tra le diverse opzioni di archiviazione disponibili senza la sicurezza dei dati di trading per qualsiasi opzione scelta.,

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Conclusione

I dati a intervalli sono uno dei tipi di dati più utilizzati grazie alla sua compatibilità con la maggior parte dei test statistici. Ha caratteristiche distinte, impostandolo da altri tipi di dati.

A differenza dei dati nominali e ordinali, i dati interval sono un tipo di dati numerici che non solo consente l’ordinamento delle variabili, ma fornisce anche una comprensione precisa e quantificabile degli intervalli tra di loro. Pertanto, soddisfare le tre proprietà di identità, grandezza e intervalli uguali.,

Ciò consente uno studio più ampio, che coinvolge un numero maggiore di soggetti e migliora la generalizzazione dei risultati.