所謂數據是指未經處理的原始無序事實或一組需要加工處理的主題數值。如果沒有適當的組織，數據就毫無用處，只是一些隨機的東西。在收集數據后，需要對其進行處理、組織、構建結構，最后以有用的方式呈現出來，這被稱為信息。

簡而言之，經過處理后，數據變成了信息。經過加工的數據才是進行研究所必不可少的。研究人員為每個數據分配了特定的值，每個數據描述了獨特的品質。對這些值的組織、處理和呈現對于分析以獲得最佳研究結果至關重要。下面我們就看看Methodology中的數據類型有哪些吧。

一、Methodology中的數據類型有哪些

1.定性數據

定性數據是那些包含文字和描述并以文本形式存在的數據。這種類型的數據在研究中不容易分析，因為它是主觀的，特別是當與其他信息進行比較時。例如，研究人員從個人訪談、開放式問題和焦點小組中收集定性數據。這種類型的數據描述了口味、體驗、質地或觀點。

2.定量數據

定量研究數據是以數字或數值形式表達的數據。這種類型的數據可以進行度量、排名、計算或分組。例如，這種類型的數據包括年齡、分數、排名、成本、長度、重量等問題。簡而言之，每個數據都以數字形式呈現。此外，這種數值數據可以以圖形格式、圖表形式呈現，或者應用于統計分析方法中。

3.分類數據

當數據按組進行分組但不屬于超過所屬組的組時，稱為分類數據。被分組到某一類別的數據是分類數據。例如，如果有一項調查詢問人們的婚姻狀況、年齡、吸煙習慣和飲酒習慣，從人們那里收集到的信息就是分類數據。簡單地說，分類類型的數據表示屬于特定類別或類的離散數字。

二、根據數據收集方法分類

接下來，我們將對知識進行擴展，下文中，根據不同的數據收集方法，數據可以分為四種類型：觀察、實驗、模擬和衍生。

1.觀察數據

研究人員觀察事物或人們及其行為或活動，以收集數據，這屬于觀察數據。用于收集觀察數據的方法包括人類觀察、開放式調查或訪談。此類數據的收集取決于實時性。如果丟失了，觀察數據的再現是不可取得的。

2.實驗數據

通過測試、實驗、測量和準實驗設計收集的數據稱為實驗數據。當研究人員干預以產生、改變或測量調查中的任何變化以收集數據時，他們收集實驗數據。這種收集數據的方法可以根據研究人員的需要，無論是定性還是定量，都可以應用。實驗數據相對容易分析和解釋。

3.模擬數據

模擬是模仿系統或過程的操作，描述隨時間的過程。通過使用計算機測試模型來模擬真實世界系統或方法的操作，生成模擬數據。模擬數據有助于發現在特定條件下可能發生或將發生的情況。經常使用通過計算機進行實驗來收集模擬數據。

例如：通過模擬數據預測天氣條件。

4.衍生/編制數據

這種類型的數據使用其他基礎數據，并涉及通過某些轉換從現有數據中創建新數據的過程。它是完全由一個或多個現有數據構建的新數據。衍生數據是新數據或信息，它提供了呈現舊屬性或原始屬性的新方式。

例如：人口密度數據可以通過面積和人口數據的組合獲得。如果丟失了，研究人員可以替換此類數據。但是，這將是昂貴和耗時的。

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