1. Tipo de dados e escala de medição
(1) Tipo de dados
Existem dois tipos básicos de dados: dados qualitativos e dados quantitativos.
Dados qualitativos : É composto por valores não numéricos. Por exemplo: cor dos sapatos, sexo.
Dados quantitativos : É composto por valores que representam quantidade ou escala. Por exemplo: pontuações de teste.
(2) dados discretos e dados contínuos
- Dados discretos : você só pode obter valores individuais específicos, e não o meio desses valores.
- Dados contínuos : podem assumir qualquer valor em um determinado intervalo.
Por exemplo, o número de vacas na fazenda só pode ser arredondado, portanto os dados são discretos. A produção de leite das vacas na fazenda pode ter qualquer valor dentro de um determinado intervalo, portanto os dados são contínuos.
(3) escala de medição
Outra maneira de classificar os dados é classificá-los medindo a escala.
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Os dados medidos por classificação são apenas os dados que consistem em nome, código e categoria. (Os dados são qualitativos e não podem ser classificados e organizados)
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A medição seqüencial é adequada para dados qualitativos que podem ser organizados em uma determinada ordem (como de alto a baixo). Geralmente não faz sentido calcular os dados medidos por sequência.
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A medição de distância fixa é adequada para dados quantitativos em que o espaçamento é significativo, mas a proporção não faz sentido. O ponto zero dos dados é arbitrário.
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A medição de proporção fixa é adequada para dados quantitativos com espaçamento e proporção significativos. O ponto zero dos dados é determinado.
Segundo, tratamento de erros
(1) Tipo de erro:
- Erro aleatório : é causado por eventos aleatórios e inerentemente imprevisíveis no processo de medição. Tais como: pesando peso
- Erro sistemático : ocorre devido a um problema no sistema de medição, que sempre afetou todos os resultados da mesma maneira. Tais como: erros causados por tempo impreciso devido a danos no cronômetro.
(2) O tamanho do erro: erro absoluto e erro relativo
- Erro absoluto : descreve a diferença entre o valor medido e o valor verdadeiro.
Erro absoluto = valor medido (ou valor reivindicado) - valor verdadeiro - Erro relativo : é para comparar o tamanho do erro de dados com o valor verdadeiro.
Erro relativo = erro absoluto / valor verdadeiro ✖ 100%
(3) Expressão dos resultados: exatidão e precisão
Precisão: descreve como o valor medido está próximo do valor real.
Precisão: descreve o nível de detalhe na medição. Por exemplo, a balança usada para pesar medicamentos é diferente da balança usada para pesar melancias.
