ข้อมูลเชิงปริมาณและ คุณภาพ

          การสำรวจเชิงคุณภาพเป็นการหาค่าข้อมูลในเชิงแนวคิด ประสบการณ์ทั้งทางตรงและทางอ้อม การอธิบายเหตุผล หรือความพึงพอใจจากการสอบถาม ดังนั้นข้อมูลที่ได้มักจะปรากฏอยู่ในรูปแบบของตัวอักษร และผู้ศึกษาต้องนำข้อมูลมาวิเคราะห์ให้อยู่ในรูปแบบข้อมูลเชิงปริมาณ

2.�������¢ͧ������

2.1. ����ͨ�ṡ����ѡɳТͧ������ ����ö���͡���� 2 ��Դ���
      2.1.1 �������ԧ�س�Ҿ (Qualitative Data) ���¶֧ �����ŷ���������ö�͡����� �դ���ҡ���͹��� �������ö�͡����Ҵ��������� ���ͺ͡�ѡɳФ����繡�����ͧ ������ �� �� ��ʹ� �ռ� �س�Ҿ�Թ��� �����֧������
     2.1.2�������ԧ����ҳ (Quantitative Data) ���¶֧ �����ŷ������ö�Ѵ����� ����դ���ҡ���͹��«������ö�Ѵ����͡���繵���Ţ�� �� ��ṹ�ͺ �س����� ��ǹ�٧ ���˹ѡ ����ҳ��ҧ� ���

�͡�ҡ���������ԧ����ҳ�ѧ����ö���͡�����ա 2 �ѡɳФ��
       2.1.2.1 �������ԧ����ҳẺ������ͧ (Continues Data) ���¶֧ �����ŷ���繨ӹǹ��ԧ�������ö�͡�����к���ء��ҷ���˹��� �ӹǹ 0 � 1 ����դ���ҡ��¹Ѻ����ǹ �������鹨ӹǹẺ���Ҵ�͹
       2.1.2.2 �������ԧ����ҳẺ��������ͧ (Discrete Data) ���¶֧�����ŷ���繨ӹǹ��� ���ͨӹǹ�Ѻ �� 0 , 1 , 2 , � ,�, 100 ��� ���� 0.1 , 0.2 , 0.3 , � , � ���㹪�ͧ��ҧ�ͧ���Ф�Ңͧ�����Ũ�����դ���������á

2.2 ����ͨ�ṡ������觷���Ңͧ������ ����ö���͡���� 2 ��Դ���
     2.2.1�����Ż������ (Primary Data) ���¶֧ �����ŷ�������繼�����Ǻ��������� ����ͧ �� �����Ẻ�ͺ��� ��÷��ͧ���ͧ���ͧ
     2.2.2�����ŷص������ (Second Data) ���¶֧ �����ŷ��������Ҩҡ˹��§ҹ��� ���ͼ����� �����ӡ�����Ǻ����������ʹյ �� ��§ҹ��Шӻբͧ˹��§ҹ��ҧ� �����ŷ�ͧ��蹫������ͺ�. �繼���Ǻ������ ���

2.3 ����ͨ�ṡ����дѺ����Ѵ ����ö���͡���� 4 ��Դ���
     2.3.1�������дѺ����ѭ�ѵ� (Nominal Scale) ���¶֧ �����ŷ�����繡�����繾ǡ �� �� �Ҫվ ��ʹ� ����� ��� �������ö���ҨѴ�ӴѺ ���͹��Ҥӹdz��
     2.3.2�������дѺ�ѹ�Ѻ (Ordinal Scale) ���¶֧ �����ŷ������ö���繡������ �����ѧ����ö�͡�ѹ�Ѻ���ͧ����ᵡ��ҧ�� ���������ö�͡������ҧ�ͧ�ѹ�Ѻ����蹹͹�� �����������ö���º��º������ѹ�Ѻ���Ѵ����դ���ᵡ��ҧ�ѹ�ͧ������ҧ���� �� �ѹ�Ѻ���ͧ����ͺ�ͧ�ѡ�֡�� �ѹ�Ѻ���ͧ�����һ�СǴ�ҧ����� ���
     2.3.3 �������дѺ��ǧ���,�ѹ���Ҥ (Interval Scale) ���¶֧ �����ŷ���ժ�ǧ��ҧ ����������ҧ���� �ѹ ����ö�Ѵ��������繢����ŷ��������ٹ���� �� �س����� ��ṹ�ͺ GPA ��ṹ I.Q. ���
     2.3.4�������дѺ�ѵ����ǹ (Ratio Scale) ���¶֧ �����ŷ�����ҵ���Ѵ�����дѺ����Ѵ����٧����ش ��͹͡�ҡ����ö�觡������ �Ѵ�ѹ�Ѻ�� �ժ�ǧ��ҧ�ͧ����������ѹ���� �ѧ�繢����ŷ�����ٹ������ ���˹ѡ ��ǹ�٧ ���зҧ ����� �ӹǹ��ҧ� ���

next       previous

ทำความรู้จักกับรายละเอียดที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในส่วนของ Data ประเภท Quantitative Data ว่าข้อมูลเชิงปริมาณคืออะไร ข้อมูลเชิงปริมาณในแต่ละประเภทย่อยคืออะไร และวิธีการจำแนกข้อมูลเหล่านั้น รวมไปถึงตัวอย่างของข้อมูลในแต่ละประเภท

พื้นฐานของการเป็น ”นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล” หรือ “Data Scientist” นั้นนอกจากจะต้องมีความรู้ในการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้ในการนำข้อมูลมาวิเคราะห์แก้ปัญหาต่าง ๆ แล้วจำเป็นจะต้องมีความรู้ทางด้านสถิติร่วมด้วยเนื่องจากการจะจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้นั้นจำเป็นต้องใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อเป็นตัวช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการแปรผลข้อมูล ซึ่งความรู้พื้นฐานที่ทุกคนควรเริ่มเรียนรู้คือเริ่มจากการทำความรู้จักกับ “ข้อมูล” หรือ “Data” โดย Data สามารถแบ่งออกเป็น “ข้อมูลเชิงคุณภาพ” หรือ “Qualitative data” และ “ข้อมูลเชิงปริมาณ” หรือ “Quantitative Data” โดยข้อมูลเชิงปริมาณจะสามารถแยกออกได้เป็นอีก 2 ประเภทย่อยได้แก่ “Discrete Data” และ “Continuous Data”

วันนี้ DIGI จะพาทุกคนไปทำความรู้จักกับรายละเอียดที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในส่วนของ Data ประเภท Quantitative Data ว่าข้อมูลเชิงปริมาณคืออะไร ข้อมูลเชิงปริมาณในแต่ละประเภทย่อยคืออะไร และวิธีการจำแนกข้อมูลเหล่านั้น รวมไปถึงตัวอย่างของข้อมูลในแต่ละประเภทครับ

“Quantitative Data” หรือ “ข้อมูลเชิงปริมาณ” คืออะไร? 

Quantitative Data หรือ ข้อมูลเชิงปริมาณคือข้อมูลในรูปแบบหนึ่งที่สามารถวัดค่าออกมาเป็นตัวเลขได้อย่างชัดเจน ซึ่งชนิดข้อมูลเหล่านี้จะเป็นตัวเลขโดยสามารถวัดออกมาเป็นปริมาณว่ามีจำนวนมากหรือน้อย ตัวอย่างข้อมูลเชิงปริมาณได้แก่ น้ำหนัก, ส่วนสูง, จำนวนประชากร, อุณหภูมิ โดยข้อมูลประเภทนี้สามารถนำเอาไปประยุกต์ใช้กับวิชาทางสถิติได้ง่าย เช่นการหาค่าเฉลี่ย (Mean), ค่ากลาง (Median) หรือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) รวมไปถึงการทำ Data Visualization เพื่อแสดงผลของข้อมูลออกมาเป็นการ Plot graph หรือ Line Chart โดยข้อมูลเชิงปริมาณสามารถแยกออกเป็นอีก 2 ประเภทย่อยได้แก่ 

Discrete Data

Discrete Data คือข้อมูลเชิงปริมาณที่ไม่มีความต่อเนื่อง โดยเป็นชุดของตัวเลขที่วัดได้ด้วยการนับ (Count) ซึ่งค่าที่วัดได้นั้นเป็นค่าที่มีความจำเพาะไม่สามารถแยกย่อยออกมาเป็นจุดทศนิยมได้ส่งผลให้เวลา Plot graph ออกมาในรูปแบบของ Scatter graph ค่าที่ได้จะเป็นลักษณะจุดที่ไม่มีความต่อเนื่องกันของเส้นกราฟตัวอย่างเช่น จำนวนกาแฟที่ขายได้ต่อวัน จะพบว่าการวัดจำนวนแก้วกาแฟที่ขายได้นั้นใช้วิธีการนับ ซึ่งจำนวนแก้วกาแฟที่ขายได้นั้นจะเป็นจำนวนเต็ม จะไม่สามารถนับได้เป็นจำนวน 7.2 แก้ว หรือจำนวนนักเรียนในห้องเรียนมีลักษณะคล้ายกันคือใช้การนับจำนวนโดยจำนวนนักเรียนที่นับได้จะไม่สามารถนับได้เป็นจำนวน 20.5 คน

Continuous Data คือข้อมูลเชิงปริมาณที่มีความต่อเนื่องของข้อมูล โดยเป็นชุดข้อมูลที่วัดได้ด้วยการใช้วิธีการวัดค่าในเชิงปริมาณ (Measure) ซึ่งค่าที่วัดได้นั้นจะไม่มีความจำเพาะของค่าที่วัด ค่าที่ได้ทำให้สามารถแยกย่อยออกมาเป็นจุดทศนิยมส่งผลให้เวลา Plot graph ออกมาในรูปแบบของ Scatter graph ค่าที่ได้จะเป็นลักษณะของจุดที่มีความต่อเนื่องกันของเส้นกราฟ ทำให้กราที่ได้เป็นเส้นโค้ง ตัวอย่างเช่น การวัดส่วนสูง พบว่าวิธีการวัดส่วนสูงจะไม่ใช่การนับแต่จะเป็นการใช้ไม้วัดส่วนสูงโดยวัดได้เป็น 171.4 ซึ่งค่าที่วัดได้จะมีจุดทศนิยม

ตัวอย่างการจำแนกข้อมูลเชิงปริมาณ 

1. ความเร็วของรถยนต์

อันดับแรกต้องแยกก่อนว่าข้อมูลความเร็วของรถยนต์นั้นเป็นข้อมูลเชิงปริมาณหรือคุณภาพ ซึ่งเมื่อพิจารณาแล้วพบว่าข้อมูลสามารถวัดออกมาเป็นตัวเลขได้เป็นหน่วยความเร็วเช่น กิโลเมตรต่อชั่วโมง รวมไปถึงตัวเลขที่วัดออกมาสามารถทำเป็นจุดทศนิยมได้ดังนั้นจึงบอกได้ว่าเป็นข้อมูลเชิงปริมาณแบบ Continuous Data

2.ปริมาณรถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทย

เมื่อวิเคราะห์จากข้อมูลจะพบว่าเป็นข้อมูลเชิงปริมาณเนื่องจากจำนวนรถยนต์สามารถคำนวณออกมาเป็นตัวเลขว่าจำนวนรถกี่คัน โดยจำนวนรถยนต์ต้องใช้วิธีการนับและค่าที่ได้ไม่สามารถทำเป็นจุดทศนิยมได้จึงบอกได้ว่าเป็นข้อมูลเชิงปริมาณแบบ Discrete Data

3.อายุ

ข้อมูลอายุนั้นเป็นข้อมูลเชิงปริมาณเนื่องจากเราสามารถคำนวณอายุคนออกมาเป็นตัวเลขได้ แต่ประเด็นที่มีความน่าสนใจคือข้อมูลอายุคนที่นำมาวิเคราะห์นั้นเป็นแบบไหน ถ้าข้อมูลอายุที่เป็นตัวเลขแน่นอนทั่วไปไม่ได้คิดรายละเอียดเรื่องเดือนเข้าไป เช่น อายุ 25 ปี 30 ปี ข้อมูลเหล่านี้จะเป็นแบบ Discrete Data เพราะข้อมูลเป็นตัวเลขที่มีค่าที่แน่นอน แต่ถ้าข้อมูลอายุที่เป็นในลักษณะของการนำเอาเดือนเข้ามาคิดด้วย เช่น อายุ 40.5 ปี หรือ 60.7 ปี ก็จะเป็นข้อมูลแบบ Continuous Data เพราะข้อมูลเป็นตัวเลขที่มีจุดทศนิยม

สรุป

ความรู้เรื่องข้อมูลหรือ Data นั้นมีความสำคัญมากเนื่องจากเป็นความรู้พื้นฐานของวิชาสถิติซึ่งเป็นหนึ่งในความรู้หลักที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีเพื่อใช้ในกระบวนการตั้งแต่การคัดแยกข้อมูลว่าข้อมูลไหนเหมาะสมที่จะนำเอามาใช้วิเคราะห์ การดูภาพรวมข้อมูลด้วยการใช้วิชาทางสถิติ รวมไปถึงการสรุปผลและการนำเสนอข้อมูลเพื่อที่เราจะได้เลือกวิธีการจัดการและนำเสนอข้อมูลได้อย่างเหมาะสมกับชุดข้อมูล

ข้อมูลเชิงคุณภาพมีอะไรบ้าง

ข้อมูลเชิงคุณภาพ เป็นข้อมูลที่ไม่มีขนาด ไม่สามารถวัดออกมาได้ เป็นสิ่งที่ได้จากการสังเกตของการรับรู้ทางความรู้สึก และสัมผัสเท่านั้น เช่น สี กลิ่น รส

ตัวอย่างข้อมูลเชิงปริมาณ มีอะไรบ้าง

Quantitative Data หรือ ข้อมูลเชิงปริมาณคือข้อมูลในรูปแบบหนึ่งที่สามารถวัดค่าออกมาเป็นตัวเลขได้อย่างชัดเจน ซึ่งชนิดข้อมูลเหล่านี้จะเป็นตัวเลขโดยสามารถวัดออกมาเป็นปริมาณว่ามีจำนวนมากหรือน้อย ตัวอย่างข้อมูลเชิงปริมาณได้แก่ น้ำหนัก, ส่วนสูง, จำนวนประชากร, อุณหภูมิ โดยข้อมูลประเภทนี้สามารถนำเอาไปประยุกต์ใช้กับวิชาทางสถิติ ...

การวิจัยเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพแตกต่างกันอย่างไร

การวิจัยเชิงปริมาณและการวิจัยเชิงคุณภาพมีที่มาแตกต่างกัน กล่าวคือ การวิจัย เชิงคุณภาพมีพื้นฐานปรัชญาแบบธรรมชาตินิยม (Naturalism) ในขณะที่การวิจัยเชิง ปริมาณมีพื้นฐานแบบปรัชญาแบบปฏิฐานนิยม (Positivism) ดังนั้น การค้นหาความ จริงด้วยวิธีวิจัยเชิงคุณภาพจะเน้นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นตามสภาพการณ์ที่เป็นธรรมชาติ ซึ่งบางครั้ง ...

เชิงคุณภาพหมายถึงอะไร

2.1.1 ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) หมายถึง ข้อมูลที่ไม่สามารถบอกได้ว่า มีค่ามากหรือน้อย แต่จะสามารถบอกได้ว่าดีหรือไม่ดี หรือบอกลักษณะความเป็นกลุ่มของ ข้อมูล เช่น เพศ ศาสนา สีผม คุณภาพสินค้า ความพึงพอใจฯลฯ

กระทู้ที่เกี่ยวข้อง

Toplist

โพสต์ล่าสุด

แท็ก

แปลภาษาไทย ไทยแปลอังกฤษ แปลภาษาอังกฤษเป็นไทย pantip โปรแกรม-แปล-ภาษา-อังกฤษ พร้อม-คำ-อ่าน อาจารย์ ตจต ศัพท์ทหาร ภาษาอังกฤษ pdf lmyour แปลภาษา ชขภใ ห่อหมกฮวกไปฝากป้าmv กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน อบรมฟรี 2566 ขขขขบบบยข ่ส ศัพท์ทางทหาร military words หนังสือราชการ ตัวอย่าง หยน แปลบาลีเป็นไทย ไทยแปลอังกฤษ ประโยค การไฟฟ้านครหลวง การไฟฟ้าส่วนภูมิภาค ข้อสอบโอเน็ต ม.3 ออกเรื่องอะไรบ้าง พจนานุกรมศัพท์ทหาร เมอร์ซี่ อาร์สยาม ล่าสุด แปลภาษามลายู ยาวี Bahasa Thailand กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน อบรมออนไลน์ การ์ดจอมือสอง ข้อสอบคณิตศาสตร์ พร้อมเฉลย คะแนน o-net โรงเรียน ค้นหา ประวัติ นามสกุล บทที่ 1 ที่มาและความสําคัญของปัญหา ร. ต จ แบบฝึกหัดเคมี ม.5 พร้อมเฉลย แปลภาษาอาหรับ-ไทย ใบรับรอง กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน PEA Life login Terjemahan บบบย มือปราบผีพันธุ์ซาตาน ภาค2 สรุปการบริหารทรัพยากรมนุษย์ pdf สอบโอเน็ต ม.3 จําเป็นไหม เช็คยอดค่าไฟฟ้า แจ้งไฟฟ้าดับ แปลภาษา มาเลเซีย ไทย แผนที่ทวีปอเมริกาเหนือ ่้แปลภาษา Google Translate กระบวนการบริหารทรัพยากรมนุษย์ 8 ขั้นตอน ก่อนจะนิ่งก็ต้องกลิ้งมาก่อน เนื้อเพลง ข้อสอบโอเน็ตม.3 มีกี่ข้อ คะแนนโอเน็ต 65 ตม กรุงเทพ มีที่ไหนบ้าง