Quantitative Data เป็นข้อมูลชนิดใด

ข้อมูล (Data) หมายถึง ข้อเท็จจริงที่เก็บรวบรวมได้จากตัวอย่างหรือประชากร 1.3.1 แบ่งตามลักษณะข้อมูล ได้ 2 ประเภท ดังนี้

1. ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) เป็นข้อมูลที่วัดค่าได้ว่ามากหรือน้อยในเชิง ปริมาณ เช่น รายได้ อายุ ความสูงจำนวนสินค้า ฯลฯ ซึ่งแบ่งได้ 2 แบบ คือ 1.1 ข้อมูลแบบต่อเนื่อง (Continuous Data) หมายถึง ข้อมูลที่มีค่าต่อเนื่องกันในช่วงที่ กำหนด สามารถแจงสมาชิกในข้อมูลได้ เช่น ความสูง อายุ ระยะทาง เป็นต้น 1.2 ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete Data) หมายถึง ข้อมูลที่มีค่าเป็นจำนวนเต็มหรือ จำนวนนับ เช่น จำนวนนักศึกษา จำนวนสมาชิกในครัวเรือน เป็นต้น

2. ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) เป็นข้อมูลที่ไม่สามารถระบุค่าได้ว่ามากหรือ น้อย อาจแทนด้วยตัวเลขก็ได้โดยตัวเลขดังกล่าวไม่มีความหมายในเชิงปริมาณ เช่น เพศ ระดับการศึกษา อาชีพ ทัศนคติเป็นต้น

1. ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) เป็นข้อมูลที่ผู้ใช้ไปเก็บรวบรวมข้อมูลเอง ข้อ มูลที่ได้จะมี ความทันสมัยมีความถูกต้องน่าเชื่อถือ แต่การรวบรวมข้อมูลต้องใช้เวลานาน ต้องใช้กำลังคนมาก เสียค่าใช้จ่าย สูง ไม่สะดวกเท่าที่ควร

2. ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) เป็นข้อมูลที่มีการเก็บรวบรวมไว้แล้วผู้ใช้เป็นเพียงผู้ที่ นำข้อมูลนั้นมาใช้จึงเป็นการประหยัดทั้งเวลาและค่าใช้จ่าย แต่บางครั้งจะเป็นข้อมูลที่ไม่ตรงกับความต้องการ หรือไม่ละเอียดพอ นอกจากนี้ผู้ใช้มักจะไม่ทราบถึงข้อผิดพลาดของข้อมูล ซึ่งมีผลทำให้การวิเคราะห์ผลอาจจะ ผิดพลาดได้

แหล่งข้อมูลที่สำคัญ ได้แก่ บุคคล เช่น ผู้ให้สัมภาษณ์ ผู้กรอกแบบสอบถาม บุคคลที่ถูกสังเกต เอกสารทุกประเภท และข้อมูลสถิติจากหน่วยงาน รวมไปถึง ภาพถ่าย แผนที่ แผนภูมิ หรือแม้แต่วัตถุ สิ่งของ ก็ถือเป็นแหล่งข้อมูลได้ทั้งสิ้น โดยทั่วไปสามารถจัดประเภทข้อมูลตามแหล่งที่มาได้ 2 ประเภท คือ

1) ข้อมูลปฐมภูมิ ( Primary Data) คือ ข้อมูลที่ผู้วิจัยเก็บขึ้นมาใหม่เพื่อ ตอบสนองวัตถุประสงค์การวิจัยในเรื่องนั้นๆ โดยเฉพาะ การเลือกใช้ข้อมูลแบบปฐมภูมิ ผู้วิจัยจะสามารถเลือกเก็บข้อมูลได้ตรงตามความต้องการและสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ ตลอดจนเทคนิคการวิเคราะห์ แต่มีข้อเสียตรงที่สิ้นเปลืองเวลา ค่าใช้จ่าย และอาจมีคุณภาพไม่ดีพอ หากเกิดความผิดพลาดในการเก็บข้อมูลภาคสนาม
2) ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) คือ ข้อมูลต่างๆ ที่มีผู้เก็บหรือรวบรวมไว้ก่อนแล้ว เพียงแต่นักวิจัยนำข้อมูลเหล่านั้นมาศึกษาใหม่ เช่น ข้อมูลสำมะโนประชากร สถิติจากหน่วยงาน และเอกสารทุกประเภท ช่วยให้ผู้วิจัยประหยัดค่าใช้จ่าย ไม่ต้องเสียเวลากับการเก็บข้อมูลใหม่ และสามารถศึกษาย้อนหลังได้ ทำให้ทราบถึงการเปลี่ยนแปลงและแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของปรากฏการณ์ที่ศึกษา แต่จะมีข้อจำกัดในเรื่องความครบถ้วนสมบูรณ์ เนื่องจากบางครั้งข้อมูลที่มีอยู่แล้วไม่ตรงตามวัตถุประสงค์ของเรื่องที่ผู้วิจัยศึกษา และปัญหาเรื่องความ น่าเชื่อถือของข้อมูล ก่อนจะนำไปใช้จึงต้องมีการปรับปรุงแก้ไขข้อมูล และเก็บข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งอื่นในบางส่วนที่ไม่สมบูรณ์

วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล
อาจแบ่งเป็นวิธีการใหญ่ๆ ได้  3  วิธี  คือ 

1) การสังเกตการณ์ (Observation) ทั้งการสังเกตการณ์แบบมีส่วนร่วม ( Participant Observation) และการสังเกตการณ์แบบไม่มีส่วนร่วม ( Non-participant Observation) หรืออาจจะแบ่งเป็น การสังเกตการณ์แบบมีโครงสร้าง ( Structured Observation) และการสังเกตการณ์แบบไม่มีโครงสร้าง ( Unstructured Observation)
2) การสัมภาษณ์ ( Interview) นิยมมากในทางสังคมศาสตร์ โดยเฉพาะการสัมภาษณ์โดยใช้แบบสอบถาม ( Questionnaire) การสัมภาษณ์แบบเจาะลึก (In-depth Interview) หรืออาจจะจำแนกเป็นการสัมภาษณ์เป็นรายบุคคล และการสัมภาษณ์เป็นกลุ่ม เช่น เทคนิคการสนทนากลุ่ม ( Focus Group Discussion) ซึ่งนิยมใช้กันมาก
3) การรวบรวมข้อมูลจากเอกสาร เช่น หนังสือ รายงานวิจัย วิทยานิพนธ์ บทความ สิ่งพิมพ์ต่างๆ เป็นต้น ..... อ่านต่อได้ที่: https://www.gotoknow.org/posts/203303

ขอบคุณ: https://www.gotoknow.org/posts/203303

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

Qualitative data เป็นข้อมูลชนิดใด

ข้อมูลเชิงคุณภาพ เป็นข้อมูลที่ไม่มีขนาด ไม่สามารถวัดออกมาได้ เป็นสิ่งที่ได้จากการสังเกตของการรับรู้ทางความรู้สึก และสัมผัสเท่านั้น เช่น สี กลิ่น รส

Quantitative Data หมายถึงข้อมูลอะไร

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

ข้อใดเป็นข้อมูลแบบ Quantitative Data

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

จำนวนนักเรียนเป็นข้อมูลเชิงอะไร

ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) คือข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาจากแหล่งข้อมูลขั้นต้นหรือได้มาจากแหล่งข้อมูลโดยตรง เช่น ข้อมูลนักเรียนที่ได้มาจากการตอบแบบสอบถาม การสำรวจ การสัมภาษณ์ การวัด การสังเกต การทดลอง เป็นต้น ซึ่งข้อมูลที่ได้จะมีความถูกต้อง ทันสมัย และเป็นปัจจุบัน