求解！统计学上，定量（quantitative data）和定性（qualitative data）的区别~

定性数据(Qualitative data)：包括分类数据和顺序数据，是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据，不能将其量化，只能将其定性。

定性数据说明的是事物的品质特征,是不能用数值表示的,通常表现为类别

定量数据说明的是现象的数量特征,是必须用数值来表现的

分为离散数据(Discrete data)和连续数据 (Continuous numerical data)

定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。

不推荐。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。定性数据中表现为类别，但不区分顺序的，是定类数据，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是定序数据，如学历、商品的质量等级等。

定距数据、定比数据属于定量数据或数值型数据。 1、定类数据：表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。

2、定序数据：表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。

3、定距数据：表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。

4、定比数据：表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。

前两类数据说明的是事物的品质特征，不能用数据表示，其结果均表现为类别，也称为定性数据或品质数据；后两类数据说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据。 由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次，所以可以把后两种数据看作是同一类数据，统称为定量数据或数值型数据。

定距数据、定比数据属于定量数据或数值型数据。

1、定类数据：表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。

2、定序数据：表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。

3、定距数据：表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。

4、定比数据：表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。

前两类数据说明的是事物的品质特征，不能用数据表示，其结果均表现为类别，也称为定性数据或品质数据；后两类数据说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据。

由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次，所以可以把后两种数据看作是同一类数据，统称为定量数据或数值型数据。

扩展资料：

区分测量的层次和数据的类型的重要性：

区分测量的层次和数据的类型是十分重要的，因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对定类数据，通常计算出各组的频数或频率，计算其众数和异众比率，进行 [3]  列联表分析和x2检验等。

对定序数据，可以计算其中位数和四分位差，计算等级相关系数等非参数分析；对定距或定比数据还可以用更多的统计方法进行处理，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。统计中所处理的大多为数量数据。

适用于低层次测量数据的统计方法，也适用于较高层次的测量数据，因为后者具有前者的数学特性。反之，适用于高层次测量数据的统计方法，则不能用于较低层次的测量数据，因为低层次数据不具有高层次测量数据的数学特性。

参考资料来源：百度百科-统计数据

以上就是关于求解！统计学上，定量（quantitative data）和定性（qualitative data）的区别~全部的内容，包括:求解！统计学上，定量（quantitative data）和定性（qualitative data）的区别~、抖音上的数据分析课有用吗、量表的计量层次属于定类尺度等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！