داده‌های کمی به هر اطلاعاتی اطلاق می‌شود که بتوان آن را کمی یا عددی بیان کرد. در زمینه های مختلف مانند ریاضیات، آمار و علوم داده بسیار مهم است. داده های کمی اغلب برای تجزیه و تحلیل برای تصمیم گیری آگاهانه، شناسایی الگوها و پیش بینی نتایج آینده جمع آوری می شوند. این درس به بررسی اصول اولیه داده های کمی، از جمله انواع، روش های جمع آوری و کاربردها می پردازد.
داده های کمی مقادیر یا شمارش های قابل اندازه گیری را نشان می دهند. این نوع داده را می توان به دو دسته اصلی طبقه بندی کرد:
داده های کمی را می توان از طریق روش های مختلفی مانند بررسی، آزمایش و مشاهدات جمع آوری کرد. ابزارهای مورد استفاده برای جمع آوری شامل پرسشنامه، دستگاه های اندازه گیری و ابزار دیجیتال می باشد. دقت در جمع آوری داده ها برای تجزیه و تحلیل و نتایج قابل اعتماد حیاتی است.
در ریاضیات از داده های کمی برای انجام محاسبات، حل مسائل و توسعه نظریه ها استفاده می شود. این به عنوان پایه ای برای آمار و احتمالات ریاضی عمل می کند. به عنوان مثال، هنگام محاسبه میانگین نمره یک کلاس، تمام نمرات ( \( \sum scores \) ) را جمع می کنیم و با استفاده از فرمول بر تعداد دانش آموزان ( \( n \) تقسیم می کنیم:
\( \textrm{میانگین امتیاز} = \frac{\sum \textrm{امتیازات}}{n} \)آمار به شدت به داده های کمی برای توصیف و تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها متکی است. دو معیار آماری کلیدی عبارتند از:
که در آن \( \mu \) میانگین است، \( x \) هر مقدار را در مجموعه داده‌ها نشان می‌دهد و \( n \) تعداد مقادیر است.
تجزیه و تحلیل داده های کمی شامل استفاده از روش های آماری برای بررسی داده ها، شناسایی الگوها و نتیجه گیری است. تکنیک های رایج عبارتند از آمار توصیفی، آمار استنباطی، تحلیل رگرسیون و آزمون فرضیه. این روش‌ها به محققان اجازه می‌دهد تا از داده‌های عددی استنتاج‌های معناداری بگیرند.
داده های کمی نقش مهمی در بخش های مختلف ایفا می کنند، از جمله:
آزمایش 1: اندازه گیری رشد گیاه
این آزمایش شامل اندازه گیری رشد گیاهان در طول زمان برای نشان دادن داده های کمی مداوم است. اندازه گیری ها در فواصل منظم انجام می شود و داده ها برای نشان دادن روند رشد رسم می شوند.
مثال 2: سابقه حضور و غیاب دانش آموزان
ثبت حضور روزانه دانش آموزان در یک سال تحصیلی داده های کمی گسسته را ارائه می دهد. این داده ها را می توان برای شناسایی الگوهای حضور و غیاب و تأثیر آنها بر عملکرد تحصیلی تجزیه و تحلیل کرد.
داده های کمی جنبه اساسی تجزیه و تحلیل و درک دنیای اطراف ما است. کاربرد آن در ریاضیات، آمار و زمینه های مختلف دیگر، حل مسائل پیچیده، تصمیم گیری و تجزیه و تحلیل پیش بینی را امکان پذیر می سازد. با پیشرفت تکنولوژی، توانایی جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های کمی کارآمدتر شده است و راه های جدیدی را برای تحقیق و کشف باز می کند.
