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À propos de cette activité

A refresher of data and statistics

Créé par

Wendy
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Austria

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Review of Dat-N-Stat (part 1)
 

Review of Dat-N-Stat (part 1)Version en ligne

A refresher of data and statistics

par Wendy
QR
1

Which of the following best describes qualitative data?

2

Which analysis method is most commonly used for quantitative data?

3

The process of operationalization refers to:

4

What type of question is this: How many hours do you spend on social media each day?

5

Which of the following best represents a nominal scale?

6

Which type of scale allows a researcher to calculate both the mean and standard deviation?

Select one or more answers

7

For nominal or ordinal scale variables, what should typically be reported in the results?

Explanation

Qualitative data is non-numerical and descriptive, often focusing on meanings, experiences, emotions, and behaviors. It’s typically collected through interviews, observations, or open-ended survey questions, and analyzed using thematic or content analysis.

Quantitative data is numerical, allowing researchers to use statistical tools to identify patterns, test hypotheses, compare groups, and make predictions. Statistical methods include techniques such as descriptive statistics (e.g., mean, median, standard deviation), Inferential statistics (e.g., t-tests, ANOVA, regression), as well as Frequency analysis, correlation, and other methods. These tools are appropriate because they rely on the assumption that the data can be measured and manipulated mathematically.

Operationalization is the process of transforming a broad, abstract concept, such as leadership, motivation, or love of cats, into something that can be measured or observed in a consistent and systematic manner. For example, if you want to study “job satisfaction,” you need to decide how you’ll measure it. You could use a survey with rating scales, the number of times someone praises their job in an interview, or perhaps their attendance record.

This is a quantity question, as it asks for a numerical value.

Nominal scales classify data into distinct categories without any order.

Only interval and ratio scales have equal intervals between values, which is a requirement for calculating meaningful means and standard deviations.

For nominal and ordinal variables, the appropriate descriptive statistics are absolute frequency (N) and relative frequency (%), as measures like mean and standard deviation are not meaningful for these scales.

 
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