Typen gegevens

Gegevens kunnen kwalitatief en kwantitatief zijn. Deze kunnen we vervolgens weer schalen in nominale, ordinale gegevens of gegevens op ratio- of intervalschaal. Wat betekenen al deze termen? In dit artikel leggen we het je uit!

Waarom data verzamelen
Voordat we ingaan op de verschillende typen gegevens, gaan we eerst kijken waarom het van belang is om data te verzamelen. Wanneer je onderzoek doet is het van belang dat je niet zomaar iets ‘gelooft’. William Edwards Deming zei ook wel: ‘In God we trust. All others bring data!’. Een bewering of theorie nemen we pas aan als deze bewezen is door data. Data zijn dus alle gegevens waarop je als onderzoeker je baseert om tot bepaalde kennis of een conclusie te komen.

Kwalitatieve en kwantitatieve gegevens
Ruwweg kunnen gegevens onderverdeeld worden in twee categorieën:

  1. Kwalitatieve gegevens: Dit zijn gegevens die niet in getallen worden vastgelegd. Bijvoorbeeld rood – oranje – groen of klein – middel – groot. Dit zijn gegevens waar je niet mee kunt rekenen. Dit soort karakteristieken worden ook wel attributen
  2. Kwantitatieve gegevens: Dit zijn gegevens die worden vastgelegd in getallen. Bijvoorbeeld: 1 -2 – 3 – 4 of 1,111 – 1,113 – 1,115 etc. Dit soort karakteristieken worden ook wel variabelen

Nadat je hebt bepaald of je Kwalitatieve of kwantitatieve gegevens hebt, kunnen we de data verder gaan onderverdelen.

Kwalitatieve gegevens
Kwalitatieve gegevens kunnen onderverdeeld worden in Nominale en ordinale gegevens.

  1. Nominale gegevens kennen geen Denk hierbij bijvoorbeeld aan de kleur van een vliegtuig of auto. Je kunt deze kleuren een cijfer geven, bijvoorbeeld: Rood = 1, Blauw = 2 en wit = 3. Maar je kunt hier verder niet mee rekenen. Je kunt niet zeggen dat rood minder is dan blauw, of zeggen dat blauw twee keer zoveel is dan wit.
  2. Ordinale gegevens kennen wel een rangorde. Hierbij kun je bijvoorbeeld denken aan het opleidingsniveau van medewerkers. Stel dat je zegt dat: wo = 1, hbo = 2, vwo = 3, havo = 4 en vmbo = 5. Er zit een bepaalde rangorde in de gegevens maar je kunt hier niet mee rekenen. Nog een voorbeeld: Je voert een klanttevredenheidsonderzoek uit naar de deskundigheid van een docent. Je stelt het volgende op: 1 = slecht, 2 = matig, 3 = voldoende, 4 = goed en 5 = uitstekend. De volgorde in deze reeks duidelijk maar je kunt niet rekenen met de gegevens. Je kunt bijvoorbeeld niet zeggen dat ‘matig’ twee keer zo slecht is dan ‘goed’. 

Kwantitatieve gegevens
Kwantitatieve gegevens kunnen onderverdeeld worden in discrete en continue gegevens.

  1. Discrete gegevens: Deze gegevens zijn geheeltallig. Deze data kun je tellen. Je hebt bijvoorbeeld op 20 producten, 3 foute producten. Of je telt op 100 auto’s 12 rode auto’s.
  2. Continue gegevens: Deze gegevens zijn niet-geheeltallig. Je krijgt dan dus cijfers achter de komma. Deze gegevens worden gemeten. Denk bijvoorbeeld aan de zweeftijd van een papierenvliegtuig. Vliegtuig 1 vliegt 4,21375 seconden, vliegtuig 2 vliegt 4,18 seconden. Maar ook temperatuur wordt gemeten, 12,4 °C of 25,7 °C graden🌞😎

Je kunt kwantitatieve gegevens nog verder onderverdelen in gegevens op een ratioschaal en gegevens op een intervalschaal.

  1. Ratioschaal: Gegevens op een ratioschaal hebben wel een natuurlijk nulpunt. Hierbij kun je bijvoorbeeld denken aan de lengte van iets. Je kunt namelijk wel zeggen 20 centimeter twee keer zo groot is dan 10 centimeter. Maar ook dat 100 kilogram twee keer zo zwaar is dan 200 kilogram. Er is wel sprake van een absoluut nulpunt.
  2. Intervalschaal: Gegevens op een intervalschaal hebben geen natuurlijk nulpunt. Een voorbeeld is onze jaartelling. We kunnen niet zeggen dat 2020 twee keer zo groot/ ver is als het jaar 1005. Hetzelfde geldt voor temperatuur in graden Celsius. Je kan niet zeggen dat 24 °C twee keer zo warm is dan 12 °C. Er is geen absoluut nulpunt.

Je bent nu een stukje wijzer geworden over typen gegevens. Wil je meer informatie of wil je weten welke analyses je kunt doen met welke data? Bekijk dan onze Lean Six Sigma e-learnings!

Lean Six Sigma Green Belt

Lean Six Sigma Black Belt