1. Dati quantitativi:
* Dati numerici: Questo tipo di dati rappresenta quantità, misurazioni o conteggi. Può essere ulteriormente classificato in:
* Dati continui: Dati che possono assumere qualsiasi valore all'interno di un intervallo (ad es. Altezza, peso, temperatura).
* Dati discreti: Dati che possono assumere valori specifici e separati (ad es. Numero di studenti in una classe, numero di auto che passano un punto).
* Esempi:
* Tempo di reazione in millisecondi
* Crescita delle piante in centimetri
* Numero di colonie di batteri su una piastra di Petri
* Concentrazione di una sostanza in una soluzione
* Punteggio su un test
2. Dati qualitativi:
* Dati descrittivi: Questo tipo di dati descrive qualità, caratteristiche o osservazioni. Non è numerico e si basa su parole, immagini o simboli.
* Esempi:
* Colore di un fiore
* Texture di un materiale
* Descrizione di un comportamento
* Risposte di intervista
* Osservazioni delle interazioni sociali
Considerazioni aggiuntive:
* Dati primari: Dati raccolti direttamente dall'esperimento (ad esempio misurazioni, osservazioni).
* Dati secondari: Dati ottenuti da fonti esistenti (ad es. Letteratura, database).
* Dati delle serie temporali: Dati raccolti per un periodo di tempo (ad es. Letture di temperatura a intervalli regolari).
* Dati spaziali: Dati associati a posizioni geografiche (ad es. Coordinate GPS, mappe).
È importante notare che molti esperimenti possono raccogliere dati quantitativi e qualitativi. Ad esempio, in uno studio sull'efficacia di un nuovo farmaco, è possibile raccogliere dati quantitativi sulle misurazioni della pressione sanguigna e sui dati qualitativi sui rapporti dei pazienti sugli effetti collaterali.
In definitiva, i tipi di dati raccolti in un esperimento dovrebbero essere rilevanti per la domanda di ricerca e aiutare a fornire approfondimenti sui fenomeni da studiare.
