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O que são os dados do intervalo? Os dados do intervalo + [exemplos, variáveis e análise]

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são dados quantitativos medidos ao longo de uma escala. Discutindo a sua definição, características, etc., teremos uma melhor compreensão de onde e como usar dados de intervalo

em pesquisa de mercado ou qualquer outra forma de pesquisa social, econômica ou educacional, os pesquisadores exigem tipos de dados que suportam a maioria dos testes estatísticos e transformação. Esta exigência é feita para facilitar a análise e chegar a uma conclusão correta., ao estudar os tipos de dados, descobrimos que os dados do intervalo são compatíveis com a maioria dos testes estatísticos. Possui atributos distintos que o tornam mais requisitado em comparação com suas contrapartes-dados nominais, dados ordinais e dados de rácio.

o que são os dados do intervalo?

intervalo dados é um tipo de dados que é medido ao longo de uma escala, em que cada ponto é colocado a uma distância (intervalo) igual entre si. Dados de intervalo é um dos dois tipos de dados discretos. Um exemplo de dados de intervalo é os dados coletados em um termômetro—sua gradação ou marcações são equidistantes.,

Ao contrário dos dados ordinais, os dados de intervalo tomam sempre valores numéricos onde a distância entre dois pontos na escala é normalizada e igual. Além disso, operações aritméticas podem ser realizadas em dados de intervalo.

no entanto, estas operações estão limitadas à adição e subtração.

quais são as características dos dados do intervalo

Aqui estão algumas das características dos dados do intervalo:

  • Quantitativity:

os dados do intervalo são um dos dois tipos de dados numéricos. Portanto, é paramétrico ou quantitativo., Às vezes chamado de inteiro,dados de intervalo não só leva valor quantitativo, mas também executar as operações de um inteiro. É bastante diferente de dados categóricos (nominal & dados ordinais) que toma valor numérico, mas exibe caráter qualitativo.

  • operação aritmética

pode-se realizar operações aritméticas como adição e subtração nos dados do intervalo. No entanto, os dados do intervalo não podem ser multiplicados ou divididos. Fiel ao seu carácter quantitativo, quase toda a análise estatística é aplicável ao cálculo dos dados do intervalo., Isto inclui, mas não se limita à média, modo e mediana.

  • escala de medição

intervalo os dados são medidos usando uma escala de intervalo, que não só mostra a ordem, mas também mostra a diferença exata no valor. É diferente dos dados ordinais que apenas mostram ordem e direção, sem diferença padronizada em cada variável na escala.

vamos considerar uma régua, por exemplo, a diferença entre marcações ou gravuras em uma régua são iguais. Isto é uma escala de intervalo.,

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  • diferença do intervalo:

a diferença entre cada intervalo é igual. Por exemplo, a diferença entre 10° e 20° num termómetro é a mesma que a diferença entre 20° e 30°.

  • leitura negativa:

numa escala de intervalo, uma variável pode ser medida mesmo que seja negativa. Uma vez que um inteiro leva tanto o valor positivo quanto o negativo, a escala de intervalo também lê valores negativos., por exemplo, ao ler a temperatura de um lugar durante o inverno, podemos ter uma temperatura tão baixa quanto -10 graus Celsius. No entanto, não há zero pontos.

técnica de recolha de dados do intervalo

Existem diferentes técnicas para a recolha de dados do intervalo. As técnicas utilizadas por um investigador são influenciadas pelo público-alvo, pelo uso dos dados e pela pessoa que recolhe os dados. A técnica utilizada na recolha de dados de intervalos inclui: observação, entrevistas, análise de documentos, inquéritos e amostragem de probabilidades.,

  • observação

esta é uma técnica de recolha de dados em que os investigadores fazem observações sistemáticas através da contagem. Isso pode incluir a contagem do número de Pessoas presentes em um determinado evento em um determinado momento e um local específico ou número de Pessoas presentes no evento em um local designado. Existem duas abordagens de observação diferentes: a abordagem naturalista e a abordagem normalizada. as entrevistas são entrevistadas para recolher dados a partir das mesmas., Ao contrário de entrevistas aleatórias, onde as pessoas às vezes desviam-se do tópico em questão, esta entrevista está estruturada com pesquisadores que fazem um conjunto padronizado de perguntas e nada mais do que isso. Algumas das técnicas de entrevista utilizadas são entrevistas cara-a-cara, entrevistas telefônicas e entrevistas pessoais assistidas por computador.

  • Surveys & questionário

isto pode ser criado usando construtores de formulários online como Formplus. Também utilizados para recolher dados qualitativos, os inquéritos são concebidos para ganhar confiança e melhorar a experiência dos inquiridos., Existem dois tipos principais de questionários em linha, a saber: questionário baseado na web e questionário em linha.

Read Also: Ultimate Guide to Data Collection Methods & Tools For Research

  • Document Review:

This is a data collection technique which involves reviewing existing documents. É uma técnica muito boa, pois dá aos pesquisadores acesso a dados passados e atuais. estão a ser analisados três tipos de documentos primários para a recolha de dados quantitativos de investigação., São, documentos pessoais, provas físicas e registos públicos.

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  • Probabilidade de Amostragem:

Esta é uma técnica que envolve a realização de seleção aleatória que permite aos investigadores para fazer prováveis conclusões com base nos dados coletados. Existem três tipos principais de amostragem de probabilidades, nomeadamente: amostragem aleatória simples, amostragem aleatória sistemática e amostragem aleatória estratificada.

quais são os exemplos de dados do intervalo?, exemplos de dados do intervalo incluem temperatura (em Celsius ou Fahrenheit), classificação de marcas, teste de QI e CGPA. Estes exemplos de dados de intervalo são medidos com intervalos iguais em suas respectivas escalas. Os dados do intervalo são frequentemente usados para pesquisa estatística, classificação escolar, estudos científicos e probabilidade.

  • temperatura

ao medir a temperatura em Celsius ou Fahrenheit, são considerados dados do intervalo porque 0 é arbitrário. Ou seja, 0°C e 0°F não podem ser lidos no termómetro. no entanto, este não é o caso quando medido em Kelvin., Não pode haver uma temperatura abaixo de zero graus em Kelvin porque, para Kelvin, 0 é absoluto.

  • Mark Grading

Quando se classificam as pontuações dos testes como o SAT, por exemplo, os números de 0 a 200 não são utilizados ao ajustar a pontuação raw à Pontuação da secção. Neste caso, o zero absoluto não é usado como ponto de referência. Portanto, é um intervalo de dados.

  • O tempo

o tempo passa como um bom exemplo dos dados do intervalo, se medidos durante o dia ou usando um relógio de 12 horas. Os números em um relógio de parede estão em uma escala de intervalo, uma vez que eles são equidistantes e mensuráveis., Por exemplo, a diferença entre 1 hora e 2 horas é a mesma que entre 2 horas e 3 horas.

  • teste de QI

de acordo com estudos psicológicos, não se pode ter QI zero. Além disso, o QI é determinado utilizando uma escala de medição fixa. Portanto, o QI é um exemplo de dados de intervalo.

  • CGPA

isto representa a média de grau de um estudante nos seus estudos durante um determinado período, Por exemplo, um semestre. A média do GPA é utilizada para encontrar o CGPA de um estudante durante um período mais longo, por exemplo, duas sessões., Os intervalos no CGPA também são equidistantes, tornando-se um exemplo de dados de intervalo.

categorias de variáveis de intervalo

variável de intervalo é a diferença entre dois valores de dados que dá significado credível. variable examples in timing is when the difference in one pm to two pm is the same as three pm to four pm.A variável intervalo é uma subcategoria de uma variável numérica ou contínua. Assim, variáveis de dados de intervalo podem igualmente ser categorizadas com base na sua distribuição.

distribuição Normal

Esta também é conhecida como distribuição gaussiana., É usado para representar variáveis aleatórias de valor real cujas distribuições não são conhecidas.

estas variáveis podem ser classificadas em amostras comparadas e não comparadas.

amostra emparelhada

amostras emparelhadas são amostras variáveis em que cada membro de uma amostra é emparelhado com um membro correspondente em todas as outras amostras, por referência a outras qualidades que não as que estão imediatamente a ser investigadas. Os ensaios realizados com esta amostra incluem o teste t emparelhado e a medição repetida da ANOVA.,

ensaios
  • teste t emparelhado: este método é utilizado para comparar duas médias da população de amostras, em que ambas as amostras são constituídas pelo mesmo sujeito de ensaio.
  • medidas repetidas ANOVA: isto compara as médias em três ou mais variáveis, com base em observações repetidas.

Amostra Não compensada

amostras não compensadas, por vezes chamadas amostras independentes, são amostras nas quais cada membro é seleccionado aleatoriamente. Os ensaios realizados com esta amostra incluem o ensaio t não emparelhado e a ANOVA.,

ensaios
  • ensaio T não emparelhado: este método é utilizado para comparar duas médias da população de amostras, em que ambas as amostras consistem em indivíduos de ensaio distintos.
  • ANOVA: isto compara significa em três ou mais variáveis, com base numa única observação.

distribuição não-Gaussiana

Esta também é conhecida como distribuição Não-Normal. É usado para representar variáveis aleatórias de valor real cujas distribuições são conhecidas.

tal como na distribuição Normal, estas variáveis podem ser classificadas em amostras emparelhadas e não compensadas.,

amostra emparelhada

os testes realizados em amostras emparelhadas incluem: teste Wilcoxon rank-sum e Anova Friedman 2-way.

Tests
  • Wilcoxon rank-sum test: this is a non-parametric test used to compare two groups of matched samples. Também é chamado de teste Wilcoxon signed-rank.
  • Friedman 2-way ANOVA: this is a non-parametric test used to compare the difference in means across 3 or more groups.

Amostra Não compensada

os testes efectuados em amostras não compensadas incluem o teste de Wilcoxon rank-sum e o teste de Kruskal-Wallis., ensaio Wilcoxon rank-sum: este ensaio é utilizado quando não são satisfeitos os requisitos para o ensaio t de duas amostras não compensadas. No entanto, só pode ser utilizado se as duas amostras independentes forem colhidas de populações com uma distribuição não gaussiana. teste de Kruskal-Wallis: este é usado para investigar se três ou mais grupos de amostras não compensadas provêm da mesma distribuição. Às vezes se chama ANOVA de um só caminho.,

How to Analyse & interprete Interval Data

Interval data can be interpreted using the two main statistical methods of analysis, namely; descriptive and inferential statistics. O método de análise dos dados de intervalo utilizado depende da natureza do inquérito em curso.

estatísticas descritivas

Este é o tipo de estatísticas utilizadas para descrever uma população de amostra utilizando conjuntos de dados recolhidos a partir dessa população., Os métodos estatísticos descritivos utilizados na análise dos dados do intervalo incluem:

  • média: isto mede a média da amostra de dados do intervalo fornecida.
  • mediana: isto é usado para determinar qual variável no conjunto de dados está no centro. É facilmente calculado porque os dados do intervalo são equidistantes. desvio-padrão: isto ilustra a disseminação de dados em relação à média.variância: é usado para ilustrar a quantidade de um spread existente nos dados.,

estatísticas inferenciais

isto é usado para fazer previsões ou inferência sobre uma grande população-com base nos dados recolhidos de uma população de amostra. Em alguns casos, a inferência é baseada no tempo e não na população como afirmado anteriormente. Abaixo estão alguns dos métodos usados para analisar os dados do intervalo.

  • Análise de tendências

Análise de tendências é uma técnica de análise de dados de intervalo, usada para desenhar tendências e insights capturando dados de inquéritos durante um determinado período., É conduzido estudando a tendência para um determinado período, em seguida, analisá-la para inferir o que vai parecer no futuro.

  • Análise SWOT

isto é principalmente utilizado por organizações ou empresas para avaliar o seu desempenho actual no mercado e desenvolver estratégias de negócio eficazes para o futuro. SWOT é um acrônimo para pontos fortes, pontos fracos, oportunidades e ameaças. Os pontos fortes e fracos são para análise interna, enquanto as oportunidades e ameaças são para análise externa de uma organização.,

  • análise conjunta

esta é uma técnica de análise de pesquisa de mercado que investiga como as pessoas fazem escolhas. O relatório tem em conta todos os factores subjacentes ao processo de tomada de decisão. Por exemplo, ao decidir qual Telefone comprar, um cliente pode considerar o preço, qualidade da câmera, beleza, cor, etc.

  • TURF analysis

Este é um acrónimo para a análise de alcance e frequência total e é utilizado para avaliar o potencial de mercado de uma combinação de produtos ou serviços., Antes de iniciar qualquer campanha de marketing ou publicidade, as empresas precisam primeiro de analisar alguns factores internos e externos que possam afectar a campanha. Na maioria dos casos, eles usam uma análise SWOT.aqui, os fatores internos são força e fraqueza, enquanto os fatores externos são oportunidades e ameaças. Esta técnica de análise também é usada quando uma nova empresa quer entrar no mercado de novo.,

  • Desenvolvimento de produtos

durante a fase de desenvolvimento de produtos, os investigadores utilizam a análise turfeira para investigar se um novo produto ou serviço será bem recebido no mercado-alvo ou não. Por exemplo, se uma empresa de software decidir adicionar um novo recurso ao seu produto, é importante saber se os seus utilizadores novos e existentes irão gostar.

  • Educação

intervalo os dados são utilizados no sector da educação para calcular o sistema de classificação., Ao calcular a média cumulativa do ponto de nota de um estudante, o examinador usa um intervalo de dados das Pontuações do estudante nos vários cursos oferecidos.

isto é usado de forma semelhante para testes SAT, QI e até mesmo teste de competência durante as aplicações de trabalho. os médicos usam o termómetro para medir a temperatura corporal do doente como parte de um controlo médico. Na maioria dos casos, a temperatura corporal é medida em Celsius, passando, portanto, como dados do intervalo.,

as desvantagens dos dados do intervalo

  • as informações recolhidas a partir dos dados do intervalo são limitadas, uma vez que fornecem descrições quantitativas. Estas descrições não são narrativas e geralmente fornecem relatos menos elaborados da percepção humana.o uso de perguntas padrão por pesquisadores pode levar a viés e falsa representação, onde os dados refletem sua visão em vez do sujeito participante. Este é o caso dos testes de QI, SAT e outros exemplos de dados de intervalo semelhantes. em comparação com os dados nominais, recolhe um conjunto de dados muito mais estreito.,

Qual é a melhor ferramenta para a recolha de dados do intervalo?

Formplus é um software web-based form builder que é a melhor ferramenta para a coleta de dados de intervalo. Os dados do intervalo podem ser melhor coletados através de uma ferramenta que cria uma experiência sem descontinuidades para o pesquisador e participantes. com uma plataforma que integra todas as técnicas de recolha e análise de dados, as empresas ou organizações podem facilmente recolher dados dos inquiridos (por exemplo, clientes) e analisá-los em movimento. A Formplus ajuda a facilitar os processos de pesquisa de negócios com suas ricas características., por que usar o Formplus para recolher dados do intervalo?

  • opções de escolha

formplus forms give users access to different choice options, namely; radio choice, image choice, checkboxes and single select. Os pesquisadores têm a flexibilidade de usar uma ou todas essas opções de escolha para a coleta de dados de intervalo.

  • Scale Rating

ao avaliar a medida em que um evento ocorreu, scale rating ajuda os utilizadores Simplesmentecom registos. Esta escala pode ser usada para avaliar o desempenho do Produto, nível de habilidade do empregado, desempenho de serviço ao cliente, etc., para um propósito específico.

  • Matric Ratings

Formplus Tem características únicas que gostam de Matrix ratings, que atribuem pesos a cada escolha de resposta. Esta funcionalidade facilita aos investigadores a recolha de respostas a várias perguntas dos respondentes num formulário go

  • formas móveis

com Formplus, não importa se os seus respondentes estão a preencher o formulário usando um computador ou um telemóvel, ambos têm acesso às mesmas funcionalidades. Formplus forma igualmente a experiência ideal do usuário em qualquer dispositivo.,

  • Export Data as PDF or CSV

Formplus gives you the freedom to choose how you want your interval data to be collected. Você pode optar por exportar os dados do intervalo como formato PDF ou CSV, dependendo do propósito da coleta de dados.

  • Armazenamento & Segurança

Ser assegurada a segurança dos dados coletados através de Formplus formas. Formplus armazena dados de intervalo em um banco de dados seguro, usando criptografia de fim a fim. Você pode escolher entre as diferentes opções de armazenamento disponíveis sem a segurança de dados de negociação para qualquer opção escolhida.,

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Conclusão

Intervalo de dados é um dos mais utilizados tipos de dados devido à sua compatibilidade com a maioria dos testes estatísticos. Ele tem características distintas, deixando-o de lado de outros tipos de dados.

Ao contrário dos dados nominais e ordinais, os dados de intervalo são um tipo de dados numéricos que não só permite a ordenação de variáveis, mas também fornece uma compreensão precisa e quantificável dos intervalos entre elas. Portanto, satisfazendo as três propriedades de identidade, magnitude e intervalos iguais.,

Isto permite um estudo mais amplo, envolvendo um maior número de indivíduos, e aumentando a generalização dos resultados.

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