Data

양적자료(Quantitative data)

• 숫자로 얻을 수 있거나 표현될 수 있는 데이터를 의미한다.

• 수치형 자료(Numerical data)라고 불리기도 한다.

• 예시로 키, 몸무게, 나이, 가격, 강수량 등 숫자로 표현되는 자료이다.

• 보통 양적자료를 사용하여 총합, 평균, 편차값 등과 같은 통계값을 얻는다.

질적자료(Qualitative data)

• 숫자로 표현할 수 없는 범주 데이터를 의미한다.

• 범주형 자료(Catedorical data)라고 불리기도 한다.

• 예시로 성별, 직업군, 주민등록번호 등이 있다. 여기서 주민등록번호가 숫자인데 질적자료인 이유는, 대상을 구분하기 위한 방식으로 쓰이기 때문이다. 양적자료인가 질적자료인가를 쉽게 구분하려면 데이터를 더하거나 뺄수 있는가를 보면 되는데, 주민등록번호는 더하거나 뺄 수 없다.

• 질적자료는 대부분 빈도수(frequency)를 이용하여 분석한다. 예를 들면 “이 데어터 안에는 남자 n명 여가 n명이 존재한다.” “찬성 n명 반대 n명이 있다.” 이런식으로 범주에 들어가 있는 데이터의 빈도수를 세서 분석을 한다.

개체, 요인, 변수?

• 통계 분석을 하기 위해서는 자료를 수집해야 한다. 하지만 무턱대고 자료를 수집한다면 시간과 돈을 낭비하개 될 것이다. 제대로 된 자료를 얻기 위해서는 개체(Item), 요인(Factor), 변수(Variable)에 대한 개념을 이해해야 한다.

• 개체(Item)는 연구자나 관찰자가 관심을 갖는 대상이다.(연구대상, 알고싶은 대상) 만약 에콰도르라는 나라를 연구 대상으로 한다면, 개체는 에콰도르가 될 것이다.

• 요인(Factor)은 개체의 특성중 연구자가 관심을 갖는 특성을 말한다. 예를 들어 에콰도르의 질병, 음식, 인구 등 연구자가 알고 싶어하는 것이 요인이 될 것이다.

• 변수(Variable)는 요인을 구성하고 있는 요소를 말한다. 에콰도르의 인구가 요인이라면 변수는 남자의 인구 수, 여자의 인구 수 같은 인구수가 변수가 될 것이다. 근데 중요한 것은 변수는 특정 단위나 숫자로 표현이 가능해야 한다. 인구수는 10만명, 20만명과 같은 숫자로 표현이 가능하기 때문에 변수라고 할 수 있으며, 질병이 요인이면 질병코드 A00.9, J99.0*, S25.800 와 같은 특정 단위로 표현이 가능하기 때문에 변수라고 할 수 았다.