1. 양적 자료 (Quantitative Data) / 수치 자료 (Numerical Data)
ㅇ 나이,소득,매출액 등 수량화 가능 (수량적 자료)
ㅇ 특징
- 사칙연산 (산술 계산) 가능
ㅇ 구분
- 셀 수 있음 여부에 따른 구분
. 계수치 (이산적, Discrete)
.. 셀 수 있는 정수 값 (例, 생산개수,불량수,나이 등)
. 계량치 (연속적, Continuous)
.. 연속 값 (例, 길이,무게,인장강도,온도,시간,키,몸무게,주사위눈 등)
- 수치 부여 유형에 따른 구분
. 등간 자료 / 구간 자료 (Interval Data)
.. 간격이 균등한 수치 부여 (例, 온도,IQ 등)
. 비율 자료 (Ratio Data)
.. 균등 간격에 절대 영점 있음 (例, 나이,소득,무게,방문자수 등)
.. 따라서, 비율 표현 및 비교가 자연스러움
ㅇ [참고] (통계분석 응용)
- 양적 변수들 간에 관계 분석
. 산점도 (시각화)
. 상관 (상관계수를 이용한 관계의 방향,강도 등의 평가)
. 회귀 (변수들 간에 확률적 함수 관계를 탐색)
2. (셀 수 있음 여부에 따른 구분) : 계수치 및 계량치 ☞ 자료 분류 참조
ㅇ 이산치 / 계수치 (Discrete Value), 속성치 (Attribute Value)
- 수를 세어 얻는 양(量)을 나타내는 수치
. 합격/불합격 처럼, 어떤 기준에 해당되는 것에, 수를 세어 얻어질 수 있는 특성의 값
.. 즉, 속성이 불량인 불량품의 수(불량률), 결점의 수 등이 계수치에 해당
- 계수치 例 )
. 유무, 카운트 수(건수), 삼자택일, 순서, 각 유형별 수(범주형 자료 수), 불량 수,
비율이나 퍼센트 표현 등
ㅇ 연속치 / 계량치 (Continuous Value, Variable Value)
- 길이,질량,시간,테스트한 점수 처럼, 수를 세기 보다는,
연속으로 변하는 양(量)을 나타내는 수치
- 계량치 例)
. 길이, 무게, 인장강도, 온도, 시간 등