정성적 데이터와 정량적 데이터

정성적 데이터 (Qualitative Data)와 정량적 데이터 (Quantitative Data) 에 대한 설명을 하면 다음과 같습니다. 

 

정성적 데이터 (Qualitative Data)
 
서술적인 의견이나 인터뷰, 주관적인 내용이 있는 비정량적 데이터를 정성적 데이터라고 합니다.
서술된 데이터를 정량화 하는 방법이 필요한데 이에 대한 방법론이 여러가지 방향으로 연구되고 있습니다. 

하나의 예를 들면 생활기록부에 있는 행동발달사항 같은 경우가 정성적 데이터이며 이를 데이터화 시키기는 방법이 있을 수 있습니다. 

기록에 대한 내용은 일반화 시켜 데이터를 만들기가 쉽지 않은데 정량화 (Quantification) 하는 연구를 많이 하고 있습니다. 

어떤 기준으로 서술식의 문장을 데이터화를 할까요? 그 방법에 대해 생각해 보는 것도 괜찮을 것 같습니다.

 

그리고, 보통 카테고리 데이터 (Categorical data), 범주형 데이터로 하는데 통계에서는 아래와 같은 분류로 나눠 봅니다. 

 

1. 명목형 자료(Nomial Data)

   범주간의 크기가 불가능 한 데이터들 예를 들면 성별(남/여), 혈액행(A, AB, B, O), 전공, 지역 

 

2. 서열형 자료(Ordinal Data)

  순서가 있는 자료들을 분류할때 사용합니다. 만족도, 성취도, 참여도와 같은 순서를 나열 할 수 있는 자료

 

 

 

정량적 데이터 (Quantitative Data) 
  
수치적이고 측정 가능한 데이터로 숫자로 표현이 되어 있는 데이터입니다. 
일반적으로 우리가 데이터 분석을 할때 정량적 데이터를 사용합니다.
셀 수 있는 데이터, 셀 수 없을 정도로 많은 데이터로 나뉩니다.

셀 수 있는 데이터는 이산적(binomial) 데이터가 되고, 셀 수 없을 정도로 많은 양의 데이터는 연속(Continous) 데이터가 됩니다.

 

이산적 데이터는 이후에 이항분포로 이론이 발전되며, 연속 데이터는 연속확률 분포를 사용해서 데이터를 분석합니다. 
 

 

항목	정성적 데이터	정량적 데이터
형태	텍스트, 이미지, 비디오	숫자 및 측정값
목적	심층적 이해, 의미 탐구	패턴 식별, 일반화된 결론 도출
분석방법	주제 분석, 내용 분석	통계 분석, 수학적 연산
예시	인터뷰, 서술형 설문 답변	실험 결과, 설문조사 수치 데이터