{"id":831620,"date":"2018-07-05T23:26:46","date_gmt":"2018-07-05T23:26:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/intervallo-dati\/"},"modified":"2024-01-24T11:15:44","modified_gmt":"2024-01-24T11:15:44","slug":"intervallo-dati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/intervallo-dati\/","title":{"rendered":"Dati di intervallo: Definizione, caratteristiche ed esempi"},"content":{"rendered":"
I dati intervallari, detti anche interi, sono definiti come un tipo di dati misurati lungo una scala, in cui ogni punto \u00e8 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 \u00e8 standardizzata e uguale. <\/span><\/p>\n I dati degli intervalli non possono essere moltiplicati o divisi, ma possono essere sommati o sottratti. I dati di intervallo vengono misurati su un <\/span>scala a intervalli<\/span><\/a>. Un semplice esempio di dati intervallari: La differenza tra 100 gradi Fahrenheit e 90 gradi Fahrenheit \u00e8 uguale a 60 gradi Fahrenheit e 70 gradi Fahrenheit. <\/span><\/p>\n In <\/span> SAPERE SU: <\/strong>Domanda del mercato di prova<\/a><\/p>\n I dati intervallari hanno caratteristiche molto particolari che li distinguono dai dati nominali<\/a>, dai dati ordinali o anche dai dati di rapporto. I dati di intervallo non hanno un punto zero assoluto definito, come invece \u00e8 presente nei dati di rapporto. La mancanza di un punto zero assoluto rende impossibile il confronto delle grandezze dirette. Ad esempio, l’oggetto A \u00e8 due volte pi\u00f9 grande dell’oggetto B non \u00e8 una possibilit\u00e0 nei dati di intervallo. <\/span><\/p>\n Per saperne di pi\u00f9: <\/span> Poich\u00e9 i dati intervallari sono di tipo quantitativo<\/a>, possono essere utilizzati quasi tutti i metodi di analisi<\/a> quantitativi. Ecco alcuni esempi: <\/span><\/p>\n 1. Analisi delle tendenze<\/b><\/p>\n Analisi delle tendenze<\/span><\/a> \u00e8 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 pi\u00f9 iterazioni, utilizzando la stessa domanda.<\/span><\/p>\n 2. Analisi SWOT<\/b><\/p>\n L’analisi condotta per valutare i punti di forza, i punti di debolezza, le opportunit\u00e0 e le minacce di un’organizzazione si chiama <\/span> IMPARARE SU:<\/strong> Livello di analisi<\/a><\/em><\/p>\n 3. Analisi congiunta <\/b><\/p>\n Analisi congiunta<\/span><\/a> \u00e8 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 pi\u00f9 opzioni. <\/span><\/p>\n 4. Analisi del tappeto erboso<\/b><\/p>\n Analisi TURF<\/span><\/a> L’acronimo di Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis (analisi della portata e della frequenza non duplicata) \u00e8 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 sar\u00e0 ben accolto o meno dal mercato di riferimento. Questo metodo di unit\u00e0 di analisi<\/a> \u00e8 stato utilizzato principalmente per la progettazione di campagne mediatiche, ma si \u00e8 esteso all’analisi della distribuzione dei prodotti e delle linee. <\/span><\/p>\n Raccogliere e analizzare i dati di intervallo con i sondaggi<\/strong><\/p>\n Ottieni ora il tuo account gratuito<\/a><\/p>\n Ecco alcune caratteristiche dei dati di intervallo: <\/span><\/p>\n 1. \u00c8 possibile misurare il tempo durante il giorno utilizzando un orologio a 12 ore: questo \u00e8 un buon esempio di dati intervallari. Il tempo in formato 12 ore \u00e8 una misura rotativa che riparte da zero a una determinata periodicit\u00e0. Questi numeri sono su scala intervallare, in quanto la distanza tra loro \u00e8 misurabile e confrontabile. Ad esempio, la differenza tra 5 minuti e 10 minuti \u00e8 uguale a 15 minuti e 20 minuti in un orologio a 12 ore.<\/p>\n 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, poich\u00e9 lo 0 \u00e8 arbitrario. Ma in Kelvin, 0 \u00e8 assoluto. Non pu\u00f2 esistere una temperatura inferiore a zero gradi in Kelvin.<\/p>\n 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 pu\u00f2 avere un’intelligenza pari a zero, quindi in questo esempio lo zero \u00e8 arbitrario. Il QI \u00e8 un dato numerico espresso in intervalli utilizzando una scala di misurazione fissa.<\/p>\n 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 \u00e8 uno zero assoluto, quindi si qualifica per diventare un dato di intervallo.<\/p>\n 5. Anche l’et\u00e0 \u00e8 una variabile che pu\u00f2 essere misurata su scala intervallare. Ad esempio, se A ha 15 anni e B 20 anni, non solo \u00e8 chiaro che B \u00e8 pi\u00f9 vecchio di A, ma B \u00e8 pi\u00f9 anziano di A di 5 anni.<\/p>\n I dati intervallari<\/strong> sono uno dei tipi di dati pi\u00f9 utilizzati. Gli strumenti di indagine offrono diversi modi per acquisire dati sugli intervalli. Quando un <\/span> Ad esempio:<\/span><\/p>\n Indicare il reddito annuo<\/b><\/p>\n 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.<\/span><\/p>\n SAPERE SU:<\/strong> Valore medio dell’ordine<\/a><\/em><\/p>\n
\n ricerca di mercato<\/span>
\n<\/a> o in qualsiasi altra forma di ricerca sociale, economica o aziendale, i dati dell’intervallo giocano un ruolo fondamentale. Ci\u00f2 che rende i dati a intervalli cos\u00ec popolari e richiesti \u00e8 il fatto che i dati a intervalli supportano quasi tutti i test statistici e le trasformazioni per ottenere <\/span>
\n dati quantitativi<\/span>
\n<\/a>.<\/span><\/p>\n
\n Scale di misura variabili – nominali, ordinali, di intervallo e di rapporto.<\/span>
\n<\/a><\/p>\nAnalisi dei dati di intervallo<\/b><\/h3>\n
\n analisi SWOT<\/span>
\n<\/a> ed \u00e8 ampiamente utilizzato per valutare i dati degli intervalli. I punti di forza e di debolezza sono aspetti interni a un’organizzazione, mentre le opportunit\u00e0 e le minacce sono aspetti esterni a un’organizzazione. Un’organizzazione pu\u00f2 misurare i dati di intervallo per valutare la concorrenza del mercato e pianificare le future attivit\u00e0 di marketing utilizzando i risultati dell’analisi SWOT.<\/span><\/p>\nCaratteristiche principali dei dati di intervallo<\/b><\/h3>\n
\n
Esempi di dati di intervallo<\/b><\/h3>\n
\n sondaggio<\/span>
\n<\/a> viene distribuito a un rispondente, con una certa <\/span>
\n domanda demografica<\/span>
\n<\/a> che chiede agli intervistati di dichiarare il loro reddito; queste cifre possono variare da zero a infinito! <\/span> <\/p>\n\n