Dati di intervallo: Definizione?
I dati intervallari, detti anche interi, sono definiti come un tipo di dati misurati lungo una scala, in cui ogni punto è posto a uguale distanza l’uno dall’altro. I dati di intervallo si presentano sempre sotto forma di numeri o valori numerici in cui la distanza tra i due punti è standardizzata e uguale.
I dati degli intervalli non possono essere moltiplicati o divisi, ma possono essere sommati o sottratti. I dati di intervallo vengono misurati su un scala a intervalli. Un semplice esempio di dati intervallari: La differenza tra 100 gradi Fahrenheit e 90 gradi Fahrenheit è uguale a 60 gradi Fahrenheit e 70 gradi Fahrenheit.
In
ricerca di mercato
o in qualsiasi altra forma di ricerca sociale, economica o aziendale, i dati dell’intervallo giocano un ruolo fondamentale. Ciò che rende i dati a intervalli così popolari e richiesti è il fatto che i dati a intervalli supportano quasi tutti i test statistici e le trasformazioni per ottenere
dati quantitativi
.
SAPERE SU: Domanda del mercato di prova
I dati intervallari hanno caratteristiche molto particolari che li distinguono dai dati nominali, dai dati ordinali o anche dai dati di rapporto. I dati di intervallo non hanno un punto zero assoluto definito, come invece è presente nei dati di rapporto. La mancanza di un punto zero assoluto rende impossibile il confronto delle grandezze dirette. Ad esempio, l’oggetto A è due volte più grande dell’oggetto B non è una possibilità nei dati di intervallo.
Per saperne di più:
Scale di misura variabili – nominali, ordinali, di intervallo e di rapporto.
Analisi dei dati di intervallo
Poiché i dati intervallari sono di tipo quantitativo, possono essere utilizzati quasi tutti i metodi di analisi quantitativi. Ecco alcuni esempi:
1. Analisi delle tendenze
Analisi delle tendenze è una tecnica popolare di analisi dei dati a intervalli, utilizzata per ricavare tendenze e approfondimenti attraverso l’acquisizione di dati di indagine in un determinato periodo di tempo. In altre parole, l’analisi delle tendenze sui dati intervallari viene condotta rilevando i dati con un sondaggio su scala intervallare in più iterazioni, utilizzando la stessa domanda.
2. Analisi SWOT
L’analisi condotta per valutare i punti di forza, i punti di debolezza, le opportunità e le minacce di un’organizzazione si chiama
analisi SWOT
ed è ampiamente utilizzato per valutare i dati degli intervalli. I punti di forza e di debolezza sono aspetti interni a un’organizzazione, mentre le opportunità e le minacce sono aspetti esterni a un’organizzazione. Un’organizzazione può misurare i dati di intervallo per valutare la concorrenza del mercato e pianificare le future attività di marketing utilizzando i risultati dell’analisi SWOT.
IMPARARE SU: Livello di analisi
3. Analisi congiunta
Analisi congiunta è una tecnica di ricerca di mercato di livello avanzato, solitamente implementata per analizzare il modo in cui gli individui prendono decisioni complesse in una scala di intervalli. Quali fattori sono importanti per i clienti prima di prendere una decisione quando hanno a disposizione più opzioni.
4. Analisi del tappeto erboso
Analisi TURF L’acronimo di Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis (analisi della portata e della frequenza non duplicata) è un metodo che consente agli operatori di mercato di analizzare il potenziale delle ricerche di mercato per una combinazione di prodotti e servizi. Valuta i dati relativi agli intervalli di clienti raggiunti da una particolare fonte di comunicazione e la sua frequenza. Questa tecnica di analisi viene utilizzata dai ricercatori per capire se un nuovo prodotto o servizio sarà ben accolto o meno dal mercato di riferimento. Questo metodo di unità di analisi è stato utilizzato principalmente per la progettazione di campagne mediatiche, ma si è esteso all’analisi della distribuzione dei prodotti e delle linee.
Raccogliere e analizzare i dati di intervallo con i sondaggi
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Caratteristiche principali dei dati di intervallo
Ecco alcune caratteristiche dei dati di intervallo:
- Misura: I dati intervallari vengono misurati utilizzando una scala intervallare, che non solo indica l’ordine e la direzione, ma mostra anche l’esatta differenza del valore. Ad esempio, i segni su un termometro o su un righello sono equidistanti, in parole povere misurano la stessa distanza tra i due segni.
- Differenza di intervallo: Le distanze tra i valori dei dati intervallati sono uguali. Ad esempio, la differenza tra 10 cm e 20 cm è uguale a 20 cm e 30 cm.
- Calcolo: Nei dati a intervalli si possono sommare o sottrarre valori, ma non si possono dividere o moltiplicare. Quasi tutte le analisi statistiche sono applicabili quando si calcolano i dati degli intervalli, la media, la modalità, la mediana, ecc.
- Punto zero: Il punto zero assoluto è arbitrario, il che significa che una variabile può essere misurata anche se ha un valore negativo, come la temperatura può essere -10 sotto zero ma l’altezza non può essere sotto zero.
Esempi di dati di intervallo
1. È possibile misurare il tempo durante il giorno utilizzando un orologio a 12 ore: questo è un buon esempio di dati intervallari. Il tempo in formato 12 ore è una misura rotativa che riparte da zero a una determinata periodicità. Questi numeri sono su scala intervallare, in quanto la distanza tra loro è misurabile e confrontabile. Ad esempio, la differenza tra 5 minuti e 10 minuti è uguale a 15 minuti e 20 minuti in un orologio a 12 ore.
2. La temperatura misurata in Fahrenheit e Celsius ma non in Kelvin. Se si misura la temperatura in Fahrenheit e Celsius, i dati saranno considerati intervalli, poiché lo 0 è arbitrario. Ma in Kelvin, 0 è assoluto. Non può esistere una temperatura inferiore a zero gradi in Kelvin.
3. Quando si calcola il punteggio dell’intelligenza in un test del QI. Non esiste un punto zero per il QI. Secondo gli studi psicologici, una persona non può avere un’intelligenza pari a zero, quindi in questo esempio lo zero è arbitrario. Il QI è un dato numerico espresso in intervalli utilizzando una scala di misurazione fissa.
4. Punteggi di esami come il SAT. I punteggi nel test SAT sono compresi tra 200 e 800. I numeri da 0 a 200 non vengono utilizzati quando si scala il punteggio grezzo (numero di domande a cui si risponde correttamente) al punteggio della sezione. Il punto di riferimento non è uno zero assoluto, quindi si qualifica per diventare un dato di intervallo.
5. Anche l’età è una variabile che può essere misurata su scala intervallare. Ad esempio, se A ha 15 anni e B 20 anni, non solo è chiaro che B è più vecchio di A, ma B è più anziano di A di 5 anni.
I dati intervallari sono uno dei tipi di dati più utilizzati. Gli strumenti di indagine offrono diversi modi per acquisire dati sugli intervalli. Quando un
sondaggio
viene distribuito a un rispondente, con una certa
domanda demografica
che chiede agli intervistati di dichiarare il loro reddito; queste cifre possono variare da zero a infinito!
Ad esempio:
Indicare il reddito annuo
- Sotto i 40.000 dollari
- $40,000- $60,000
- $60,000- $80,000
- $80,000- $100,000
- Sopra i 100.000 dollari
I dati numerici raccolti in questo modo possono essere suddivisi in gruppi; negli esempi precedenti i gruppi possono essere basati sul reddito annuo degli intervistati. Persone che rientrano nella stessa categoria di reddito.
SAPERE SU: Valore medio dell’ordine
Esistono più
tipi di domande del sondaggio
che può essere utilizzato per generare dati di intervallo. I dati ottenuti sono ricchi di spunti, ma il ricercatore deve riflettere attentamente prima di utilizzarli in un sondaggio.
Raccogliere e analizzare i dati sugli intervalli con i sondaggi
