Dati intervallo: Definizione?

Intervallo di dati, chiamato anche un numero intero, è definito come un tipo di dati che viene misurata lungo una scala, in cui ogni punto è posto alla stessa distanza l’uno dall’altro. I dati dell’intervallo appaiono sempre sotto forma di numeri o valori numerici in cui la distanza tra i due punti è standardizzata e uguale.

I dati dell’intervallo non possono essere moltiplicati o divisi, tuttavia possono essere aggiunti o sottratti. I dati di intervallo sono misurati su una scala di intervallo., Un semplice esempio di dati di intervallo: La differenza tra 100 gradi Fahrenheit e 90 gradi Fahrenheit è la stessa di 60 gradi Fahrenheit e 70 gradi Fahrenheit.

Nella ricerca di mercato o in qualsiasi altra forma di ricerca sociale, economica o aziendale i dati a intervalli svolgono un ruolo fondamentale. Ciò che rende i dati interval così popolari e richiesti è perché i dati interval supportano quasi tutti i test statistici e le trasformazioni per ottenere dati quantitativi.

I dati dell’intervallo hanno attributi molto distintivi che lo rendono distinto rispetto ai dati nominali, ai dati ordinali o persino ai dati del rapporto., I dati dell’intervallo non hanno un punto zero assoluto definito presente nei dati del rapporto. La mancanza di punto zero assoluto rende impossibile il confronto delle grandezze dirette. Ad esempio, l’oggetto A è due volte più grande dell’oggetto B non è una possibilità nei dati a intervalli.

Per saperne di più: Scale di misura variabili – Nominale, ordinale, Intervallo e rapporto.

Analisi dei dati a intervalli

Poiché i dati a intervalli sono di tipo quantitativo, è possibile utilizzare quasi tutti i metodi utilizzati per analizzare quantitativi. Ecco alcuni esempi:

1., Analisi delle tendenze

L’analisi delle tendenze è una tecnica di analisi dei dati a intervalli popolare, utilizzata per disegnare tendenze e approfondimenti catturando i dati dell’indagine per un certo periodo di tempo. In altre parole, un’analisi di tendenza sui dati a intervalli viene condotta acquisendo i dati utilizzando un sondaggio di scala a intervalli in più iterazioni, utilizzando la stessa domanda.

2. Analisi SWOT

L’analisi condotta per valutare i punti di forza, i punti deboli, le opportunità e le minacce di un’organizzazione è chiamata analisi SWOT ed è ampiamente utilizzata per valutare i dati dell’intervallo., Punti di forza e di debolezza sono aspetti interni di un’organizzazione, mentre le opportunità e la minaccia sono esterni a un’organizzazione. Un’organizzazione può misurare i dati dell’intervallo per valutare la concorrenza di mercato e pianificare le future attività di marketing utilizzando i risultati dell’analisi SWOT.

3. Analisi congiunta

L’analisi congiunta è una tecnica di ricerca di mercato di livello avanzato di solito implementata per analizzare come gli individui prendono decisioni complicate in una scala a intervalli., Quali fattori sono importanti per i clienti prima di prendere decisioni in cui hanno più opzioni disponibili a loro disposizione.

4. TURF Analysis

TURF analysis sta per Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis – è un metodo che consente a un marketer di analizzare il potenziale della ricerca di mercato per una combinazione di prodotti e servizi. Valuta i dati di intervallo dei clienti raggiunti da una particolare fonte di comunicazione e la sua frequenza., Questa tecnica di analisi viene utilizzata dai ricercatori per capire se un nuovo prodotto o servizio sarà ben accolto nel mercato di riferimento o meno. Questo metodo di analisi è stato utilizzato principalmente per la progettazione di campagne multimediali, ma si è ampliato per essere utilizzato nella distribuzione dei prodotti e nell’analisi delle linee.,

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Caratteristiche chiave dei dati dell’intervallo

Ecco alcune caratteristiche dei dati dell’intervallo:

• Misurazione: i dati dell’intervallo vengono misurati utilizzando una scala dell’intervallo, che non solo mostra l’ordine e la direzione, ma mostra anche l’esatta differenza nel valore. Ad esempio, i segni su un termometro o un righello sono equidistanti, in parole più semplici misurano la stessa distanza tra i due segni.
• Differenza di intervallo: le distanze tra ciascun valore sui dati di intervallo sono uguali., Ad esempio, la differenza tra 10 cm e 20 cm è la stessa di 20 cm e 30 cm.
• Calcolo: nei dati a intervalli, si possono aggiungere o sottrarre valori ma non dividere o moltiplicare. Quasi tutte le analisi statistiche sono applicabili quando si calcolano i dati di intervallo, media, modalità, mediana ecc.
• Punto Zero: il punto zero assoluto è arbitrario, il che significa che una variabile può essere misurata anche se ha un valore negativo come la temperatura può essere -10 sotto zero ma l’altezza non può essere inferiore a zero.

Esempi di dati di intervallo

1., Si può misurare il tempo durante il giorno utilizzando un orologio di 12 ore, questo è un buon esempio di dati di intervallo. Il tempo in un formato di 12 ore è una misura rotazionale che continua a ripartire da zero alla periodicità impostata. Questi numeri sono su una scala di intervallo in quanto la distanza tra loro è misurabile e comparabile. Ad esempio, la differenza tra 5 minuti e 10 minuti è uguale a 15 minuti e 20 minuti in un orologio di 12 ore.

2. La temperatura misurata in Fahrenheit e Celsius, ma non in Kelvin., Se si misura la temperatura in Fahrenheit e Celsius, verranno considerati i dati dell’intervallo poiché 0 è arbitrario. Ma in Kelvin, 0 è assoluto. Non ci può essere una temperatura inferiore a zero gradi in Kelvin.

3. Quando si calcola il punteggio di intelligenza in un test IQ. Non esiste un punto zero per IQ. Secondo studi psicologici, una persona non può avere zero intelligenza, quindi in questo esempio, zero è arbitrario. IQ è dati numerici espressi in intervalli utilizzando una scala di misurazione fissa.

4. Punteggi dei test di esame come SAT. I punteggi nel test SAT sono nell’intervallo 200-800., I numeri da 0 a 200 non vengono utilizzati quando scalano il punteggio grezzo (numero di domande risposto correttamente) al punteggio della sezione. Il punto di riferimento non è uno zero assoluto, quindi si qualifica per diventare dati di intervallo.

5. L’età è anche una variabile che può essere misurata su una scala a intervalli. Ad esempio, se A ha 15 anni e B ha 20 anni, non solo è chiaro che B è più vecchio di A, ma B è più anziano di A di 5 anni.

Interval data è uno dei tipi di dati più utilizzati. Gli strumenti di indagine offrono diversi modi per acquisire dati a intervalli., Quando un sondaggio viene distribuito a un intervistato, con una certa domanda demografica che chiede agli intervistati di dichiarare il loro reddito, queste cifre possono variare da zero a infinito!

Per esempio:

si Prega di indicare il reddito annuo

• al di Sotto di $40.000
• di € 40.000 – 60.000 dollari
• $60.000 e 80.000 dollari
• di$80.000 – 100.000 dollari
• al di Sopra di $100.000

i dati Numerici raccolti in questo modo possono essere classificati in gruppi, nel citato esempi di gruppi di base intervistati reddito annuo. Persone che rientrano nella stessa categoria di reddito.,

Esistono più tipi di domande di indagine che possono essere utilizzati per generare dati di intervallo. Questi dati ottenuti sono ricchi di intuizioni, ma un ricercatore deve riflettere attentamente prima di distribuirli in un sondaggio.

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