data can be classified as either ca

data can be classified as either categorical or quantitative.Data that can be grouped by specific categories are referred to as
categorical data. Categorical data use either the nominal or ordinal scale of measurement. Data that use numeric values to indicate how much or how many are refered to as quantitative data.Quantitative data are obtained using either in the interval or ratio scale of measurement
A categorical variable is variable with categorical data,and a quantitative variable is variable with quantitative data.The statistical analysis appropriate for a particular variable depends upon whether the variable is categorical or quantitative.If the variable is categorical,the statistical analysis is limited.We can summarize categorical data by counting number of observation in each category. How ever,even when the categorical data are identified by a numerical code,arithmetic operations such as addition,subtraction,multiplication ,and division do not provide meaningful results.Section 2.1 discusses ways for summarizing categorical data.
Arithmetic operations provide meaningful results for quantitative variables.For example,quantitative data may be added and then divided by number of observations to compute the average value.This average id usually meaningful and easily interpreted.In general,more alternatives for statistical analysis are possible when data are quantitative.Section 2 and Chapter 3 provide ways of summarizing quantitative data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลที่สามารถจัดเป็นทั้งเด็ดขาดหรือ quantitative.Data
ที่สามารถจัดกลุ่มตามประเภทที่เฉพาะเจาะจงจะเรียกว่าเป็นข้อมูลที่แน่ชัด ข้อมูลเด็ดขาดใช้ทั้งขนาดที่ระบุหรือลำดับของการวัด ข้อมูลที่ใช้ค่าตัวเลขเพื่อระบุวิธีที่มากหรือจำนวนที่จะอ้างข้อมูลเชิงปริมาณเป็น data.Quantitative
จะได้รับใช้อย่างใดอย่างหนึ่งในช่วงเวลาหรืออัตราการวัดขนาดของตัวแปรเด็ดขาดเป็นตัวแปรที่มีข้อมูลเด็ดขาดและตัวแปรเชิงปริมาณเป็นตัวแปรที่มีปริมาณการวิเคราะห์ทางสถิติที่เหมาะสม data.The สำหรับตัวแปรโดยเฉพาะอย่างยิ่งไม่ว่าจะขึ้นอยู่กับตัวแปรที่เด็ดขาดหรือ quantitative.If ตัวแปรที่เด็ดขาดในการวิเคราะห์ทางสถิติคือ Limited.We สามารถสรุปข้อมูลเด็ดขาดโดยการนับจำนวนของการสังเกตในแต่ละประเภท วิธีการที่เคยแม้ในขณะที่ข้อมูลที่แน่ชัดจะมีการระบุโดยรหัสตัวเลขดำเนินการทางคณิตศาสตร์เช่นบวกลบคูณหารไม่ได้ให้ความหมาย results.Section 2.1 กล่าวถึงวิธีการสำหรับการสรุปข้อมูลที่แน่ชัด.
ดำเนินการทางคณิตศาสตร์ให้ผลลัพธ์ที่มีความหมายสำหรับตัวแปรเชิงปริมาณ การกีฬาเช่นข้อมูลเชิงปริมาณอาจจะเพิ่มและหารด้วยจำนวนของการสังเกตการคำนวณเฉลี่ย value.This รหัสเฉลี่ยมักจะมีความหมายและง่ายดาย interpreted.In ทั่วไปทางเลือกมากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติที่เป็นไปได้เมื่อข้อมูล quantitative.Section ที่ 2 และบทที่ 3 ให้วิธีการในการสรุปข้อมูลเชิงปริมาณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูล สามารถจำแนกได้เป็นเด็ดขาด หรือ เชิงปริมาณ ข้อมูลที่สามารถจัดกลุ่มตามประเภทที่ระบุจะเรียกว่า
ข้อมูลเชิงคุณภาพ จำแนกประเภทข้อมูลใช้ทั้งปกติหรือช่วงระดับของการวัด ข้อมูลที่ใช้ค่าตัวเลขบ่งบอกเท่าใดหรือกี่จะเรียกว่า ข้อมูลเชิงปริมาณการวิเคราะห์ข้อมูลได้ใช้ในช่วงเวลา หรืออัตราส่วนของการวัด
ตัวแปรอย่างแท้จริงเป็นตัวแปรที่มีข้อมูลอย่างแท้จริง และตัวแปรเชิงปริมาณคือ ตัวแปร กับข้อมูลเชิงปริมาณ การวิเคราะห์ที่เหมาะสมสำหรับตัวแปรเฉพาะขึ้นอยู่กับว่าตัวแปรจำแนกประเภท หรือเชิงปริมาณ ถ้าตัวแปรที่เป็นคำขาดการวิเคราะห์ทางสถิติจะถูก จำกัด เราสามารถสรุปข้อมูลอย่างแท้จริง โดยการนับจำนวนของการสังเกตในแต่ละประเภท วิธีการที่เคย แม้ข้อมูลอย่างแท้จริงจะระบุด้วยรหัสเลข ค่าดำเนินการ เช่น การบวก การลบ การคูณ และการหาร ไม่ให้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย ส่วน 2.1 กล่าวถึงแนวทาง
สรุปข้อมูลเชิงคุณภาพการดำเนินการคำนวณให้ผลลัพธ์ที่มีความหมายสำหรับตัวแปรเชิงปริมาณ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเชิงปริมาณ อาจจะเพิ่ม แล้วหารด้วยจำนวนตัวอย่างเพื่อหาค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยนี้ ID มักจะมีความหมายและตีความได้อย่างง่ายดาย โดยทั่วไป ทางเลือกมากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติเป็นไปได้เมื่อข้อมูลเชิงปริมาณส่วนที่ 2 บทที่ 3 ให้วิธีสรุปข้อมูลเชิงปริมาณ