Khám Phá Dữ Liệu Định Tính Qua Danh Sách Vận Động Viên Olympic

Trong thế giới nghiên cứu và phân tích dữ liệu, việc phân biệt giữa dữ liệu định lượng và định tính là nền tảng cơ bản. Dữ liệu định lượng liên quan đến con số, lượng đo được như số huy chương vàng (A) hay số học sinh nữ (C). Trong khi đó, dữ liệu định tính mô tả tính chất không dựa vào số lượng, như màu sắc, cảm xúc, hoặc, như trong trường hợp này, danh sách tên (D). Danh sách các vận động viên tham dự Olympic Tokyo 2020 như Nguyễn Huy Hoàng, Nguyễn Thị Ánh Viên không thể đo lường bằng số lượng nhưng lại cung cấp thông tin về đặc tính của nhóm người được nghiên cứu. Đây là dữ liệu định tính vì nó mô tả thông tin không thể được quantified bằng số lượng nhưng lại rất quan trọng trong việc hiểu rõ bản chất của đối tượng nghiên cứu. Năm sinh (B) có thể gây nhầm lẫn, nhưng nó thực sự là dữ liệu định lượng vì nó biểu thị một giá trị số cụ thể có thể được sử dụng để tính toán, chẳng hạn như tuổi trung bình của một nhóm người. Như vậy, dữ liệu định tính trong các lựa chọn trên là D - Danh sách các vận động viên tham dự Olympic Tokyo 2020. Đây là một ví dụ điển hình về cách dữ liệu định tính có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc và đầy đủ về một chủ đề mà không cần đến con số.