Intervall-Daten: Definition?
Intervalldaten, auch Integer genannt, sind definiert als ein Datentyp, der entlang einer Skala gemessen wird, bei der jeder Punkt in gleichem Abstand zueinander liegt. Intervalldaten erscheinen immer in Form von Zahlen oder numerischen Werten, bei denen der Abstand zwischen den beiden Punkten standardisiert und gleich ist.
Intervalldaten können nicht multipliziert oder dividiert werden, sie können jedoch addiert oder subtrahiert werden. Intervalldaten werden auf einer Intervallskala. Ein einfaches Beispiel für Intervalldaten: Der Unterschied zwischen 100 Grad Fahrenheit und 90 Grad Fahrenheit ist derselbe wie zwischen 60 Grad Fahrenheit und 70 Grad Fahrenheit.
Unter Marktforschung oder in jeder anderen Form der sozialen, wirtschaftlichen oder geschäftlichen Forschung spielen Intervalldaten eine zentrale Rolle. Intervalldaten sind deshalb so beliebt und gefragt, weil Intervalldaten fast alle statistischen Tests und Transformationen zur Gewinnung von quantitative Daten.
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Intervalldaten haben sehr charakteristische Eigenschaften, die sie von nominalen Daten, Ordinaldaten oder sogar Verhältnisdaten unterscheiden. Intervalldaten haben keinen definierten absoluten Nullpunkt, der bei Verhältnisdaten vorhanden ist. Das Fehlen des absoluten Nullpunkts macht direkte Größenvergleiche unmöglich. Zum Beispiel ist Objekt A doppelt so groß wie Objekt B, was bei Intervalldaten nicht möglich ist.
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Analyse von Intervalldaten
Da es sich bei Intervalldaten um quantitative Analysedaten handelt, können fast alle Methoden zur quantitativen Analyse verwendet werden. Hier sind ein paar Beispiele:
1. Trendanalyse
Trendanalyse ist eine beliebte Technik zur Analyse von Intervalldaten, die verwendet wird, um Trends und Erkenntnisse durch die Erfassung von Umfragedaten über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu gewinnen. Mit anderen Worten, eine Trendanalyse auf der Grundlage von Intervalldaten wird durchgeführt, indem Daten mithilfe einer Intervallumfrage in mehreren Iterationen unter Verwendung derselben Frage erfasst werden.
2. SWOT-Analyse
Die Analyse, die durchgeführt wird, um die Stärken, Schwächen, Chancen und Gefahren einer Organisation zu bewerten, wird als SWOT-Analyse und wird häufig zur Auswertung von Intervalldaten verwendet. Stärken und Schwächen sind interne Aspekte eines Unternehmens, während Chancen und Gefahren von außen auf das Unternehmen einwirken. Ein Unternehmen kann Intervalldaten messen, um den Wettbewerb auf dem Markt zu bewerten und zukünftige Marketingaktivitäten anhand der Ergebnisse der SWOT-Analyse zu planen.
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3. Conjoint-Analyse
Conjoint-Analyse ist eine fortgeschrittene Marktforschungstechnik, die normalerweise eingesetzt wird, um zu analysieren, wie Individuen komplizierte Entscheidungen in einer Intervallskala treffen. Welche Faktoren sind für Kunden wichtig, bevor sie Entscheidungen treffen, bei denen sie mehrere Optionen zur Verfügung haben.
4. TURF-Analyse
TURF-Analyse steht für Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis- ist eine Methode, die es einem Marketer ermöglicht, das Potenzial der Marktforschung für eine Kombination von Produkten und Dienstleistungen zu analysieren. Sie wertet die Intervalldaten der Kunden aus, die von einer bestimmten Kommunikationsquelle und deren Häufigkeit erreicht werden. Diese Analysetechnik wird von Forschern verwendet, um zu verstehen, ob ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung auf dem Zielmarkt gut ankommen wird oder nicht. Diese Analysemethode wurde in erster Linie für die Gestaltung von Medienkampagnen verwendet, hat sich aber inzwischen auch auf den Vertrieb von Produkten und die Analyse von Produktlinien ausgeweitet.
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Hauptmerkmale von Intervalldaten
Hier finden Sie einige Merkmale von Intervalldaten:
- Messung: Intervalldaten werden mit einer Intervallskala gemessen, die nicht nur die Reihenfolge und Richtung, sondern auch die genaue Differenz des Wertes anzeigt. Zum Beispiel sind die Markierungen auf einem Thermometer oder einem Lineal äquidistant, d.h. sie messen den gleichen Abstand zwischen den beiden Markierungen.
- Intervall-Differenz: Die Abstände zwischen den einzelnen Werten der Intervalldaten sind gleich. Zum Beispiel ist der Unterschied zwischen 10 cm und 20 cm derselbe wie zwischen 20 cm und 30 cm.
- Kalkulation: Bei Intervalldaten kann man Werte addieren oder subtrahieren, aber nicht dividieren oder multiplizieren. Fast alle statistischen Analysen sind bei der Berechnung von Intervalldaten anwendbar: Mittelwert, Modus, Median usw.
- Punkt Null: Der absolute Nullpunkt ist willkürlich, d.h. eine Variable kann gemessen werden, auch wenn sie einen negativen Wert hat, z.B. kann die Temperatur -10 unter Null sein, aber die Höhe kann nicht unter Null sein.
Beispiele für Intervalldaten
1. Man kann die Zeit während des Tages mit einer 12-Stunden-Uhr messen, dies ist ein gutes Beispiel für Intervalldaten. Die Zeit im 12-Stunden-Format ist ein rotierendes Maß, das in bestimmten Abständen immer wieder bei Null anfängt. Diese Zahlen befinden sich auf einer Intervallskala, da der Abstand zwischen ihnen messbar und vergleichbar ist. Zum Beispiel ist der Unterschied zwischen 5 Minuten und 10 Minuten derselbe wie zwischen 15 Minuten und 20 Minuten in einer 12-Stunden-Uhr.
2. Die Temperatur wird in Fahrenheit und Celsius gemessen, aber nicht in Kelvin. Wenn Sie die Temperatur in Fahrenheit und Celsius messen, werden sie als Intervalldaten betrachtet, da 0 willkürlich ist. Aber in Kelvin ist 0 absolut. In Kelvin kann es keine Temperatur unter Null Grad geben.
3. Wenn Sie den Intelligenzwert in einem IQ-Test berechnen. Es gibt keinen Nullpunkt für den IQ. Psychologischen Studien zufolge kann eine Person keine Null-Intelligenz haben, daher ist die Null in diesem Beispiel willkürlich. Der IQ ist ein numerischer Wert, der in Intervallen mit einer festen Messskala ausgedrückt wird.
4. Testergebnisse einer Prüfung wie dem SAT. Die Punktzahl im SAT-Test liegt im Bereich von 200-800. Die Zahlen von 0 bis 200 werden bei der Skalierung der Rohbewertung (Anzahl der richtig beantworteten Fragen) auf die Abschnittsbewertung nicht verwendet. Der Referenzpunkt ist kein absoluter Nullpunkt, so dass er als Intervalldaten gelten kann.
5. Auch das Alter ist eine Variable, die auf einer Intervallskala gemessen werden kann. Wenn A zum Beispiel 15 Jahre alt ist und B 20 Jahre alt ist, ist nicht nur klar, dass B älter ist als A, sondern auch, dass B 5 Jahre älter ist als A.
Intervalldaten sind eine der am häufigsten verwendeten Datenarten. Umfragetools bieten verschiedene Möglichkeiten zur Erfassung von Intervalldaten. Wenn eine Umfrage wird an einen Befragten mit einer bestimmten demografischen Frage die die Befragten auffordert, ihr Einkommen anzugeben. Diese Zahlen können von Null bis unendlich reichen!
Zum Beispiel:
Bitte geben Sie Ihr Jahreseinkommen an
- Unter $40.000
- $40,000- $60,000
- $60,000- $80,000
- $80,000- $100,000
- Über $100.000
Numerische Daten, die auf diese Weise erhoben werden, können in Gruppen eingeteilt werden. In den oben genannten Beispielen können die Gruppen auf dem Jahreseinkommen der Befragten basieren. Personen, die in dieselbe Einkommenskategorie fallen.
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Es gibt mehrere Fragetypen die verwendet werden können, um Intervalldaten zu erzeugen. Die so gewonnenen Daten sind sehr aufschlussreich, aber ein Forscher muss sie sorgfältig durchdenken, bevor er sie in einer Umfrage einsetzt.
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