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Improve decision-making by gathering customer data.
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Numerical data helps you test customer satisfaction & experience with your brand, products, services, and other aspect of the business in numbers which are easy to analyze. Let’s dive in to understand how numerical data is useful in research to accelerate business decision.
Numerische Daten beziehen sich auf Daten, die in Form von Zahlen vorliegen und nicht in einer Sprache oder beschreibenden Form. Numerische Daten werden oft als quantitative Daten bezeichnet und in Form von Zahlen erfasst. Sie unterscheiden sich von allen anderen Arten von Zahlendaten durch ihre Fähigkeit, statistisch und arithmetisch berechnet zu werden.
Beispiel: Sie haben eine Gesamtzahl Ihrer Mitarbeiter. Sie nehmen die Anzahl der männlichen Mitarbeiter und subtrahieren diese von der Gesamtzahl der Mitarbeiter, um die Anzahl der weiblichen Mitarbeiter zu erhalten. Diese Eigenschaft von numerischen Daten, arithmetisch manipuliert zu werden, macht sie zu einem idealen Instrument für die statistische Datenanalyse.
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Es gibt zwei Formen von numerischen Daten: diskrete Daten und kontinuierliche Daten. Beide Varianten werden explizit für statistische und Forschungszwecke verwendet und liefern nachweislich die besten Daten durch Forschungsmethoden.
Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen, wie sie sich voneinander unterscheiden:
Diskrete Daten werden verwendet, um zählbare Elemente darzustellen. Sie können sowohl numerische als auch kategorische Formen annehmen und gruppieren diese in einer Liste. Auch diese Liste kann endlich oder unendlich sein.
Diskrete Daten nehmen grundsätzlich abzählbare Zahlen wie 1, 2, 3, 4, 5 usw. an. Im Falle der Unendlichkeit werden diese Zahlen immer weiter fortgesetzt.
Wie der Name schon sagt, hat diese Form Daten in Form von Intervallen. Oder einfach gesagt, Bereiche. Kontinuierliche numerische Daten stellen Messungen dar, deren Intervalle auf einer Zahlenlinie liegen. Daher ist es nicht erforderlich, die Elemente zu zählen.
Kontinuierliche Daten werden weiter in zwei Kategorien unterteilt: Intervalle und Verhältnisse.
Verhaltensdaten – im Gegensatz zu Intervalldaten haben Verhältnisdaten einen Nullpunkt. Da sie den Intervalldaten ähnlich sind, ist der Nullpunkt der einzige Unterschied, den sie haben. Beispiel: Bei der Körpertemperatur kann der Nullpunkt der Temperatur in Kelvin gemessen werden.
Eine numerische Variable ist etwas, das einen endlichen oder unendlichen Wert annehmen kann. Wie Länge, Alter, Gewicht, Prüfungsergebnisse usw. können numerische Variablen als kontinuierliche Variable bezeichnet werden, wenn sie kontinuierliche Daten Merkmale aufweisen.
Sie haben Werte mit interpretierbaren Unterschieden, aber niemals Null. Diese Werte können addiert oder subtrahiert werden, aber niemals multipliziert oder dividiert werden. Intervall Variablen haben eine Standard Differenz zwischen ihnen und sind eine Erweiterung der Ordinalen Variablen.
Intervall Variablen haben zwei Verteilungen: Normalverteilung und Nicht-Normalverteilung.
Eine Zufallsvariable mit einem reellen Wert wird als normalverteilt bezeichnet, wenn ihre Verteilung unbekannt ist. Es werden zwei verschiedene Tests an zwei verschiedenen Stichproben durchgeführt, z. B;
Eine Zufallsvariable mit einem reellen Wert wird als normalverteilt bezeichnet, wenn ihre Verteilung bekannt ist. Zwei verschiedene Tests werden an zwei verschiedenen Stichproben durchgeführt, z. B;
Abgestimmte Stichprobentests
Tests für unvergleichbare Stichproben
Sie ist eine Erweiterung der Intervall Variablen, mit dem Unterschied, dass sie einen echten Nullwert hat. Diese Variablen können alle Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division durchlaufen.
Die Tests, die mit Verhältnis Variablen durchgeführt werden, sind mit denen von Intervall Variablen vergleichbar, da sie die gleichen sind.
Es gibt zwei Möglichkeiten, die in numerischer Form erfassten Daten zu interpretieren. Je nach Ihren Daten und der Art Ihrer Ergebnisse können Sie die folgenden Methoden anwenden:
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Dies fasst alles zusammen, was Sie über numerische Daten wissen müssen, bevor Sie mit deren Erhebung beginnen. Unabhängig davon, ob Sie Umfragen oder Experimente zur Erhebung numerischer Daten verwenden, können diese Ihnen helfen, die Hypothese zu bestätigen.
Wenn Sie bereit sind, mit der Erhebung numerischer Daten zu beginnen, aber nicht wissen, welche Methode Sie anwenden oder welche Fragen Sie stellen sollen, können Sie sich an unsere Experten wenden.
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