Quantitative Data   양적 자료, 양적 데이터, 양적 변수

1. 양적 자료 (Quantitative Data) / 수치 자료 (Numerical Data)

  ㅇ 나이,소득,매출액 등 수량화 가능     (수량적 자료)

  ㅇ 특징 
     - 사칙연산 (산술 계산) 가능

  ㅇ 구분
     - 셀 수 있음 여부에 따른 구분
        . 계수치 (이산적, Discrete)
           .. 셀 수 있는 정수 값 (例, 생산개수,불량수,나이 등)
        . 계량치 (연속적, Continuous)
           .. 연속 값 (例, 길이,무게,인장강도,온도,시간,키,몸무게,주사위눈 등)

     - 수치 부여 유형에 따른 구분
        . 등간 자료 / 구간 자료 (Interval Data) 
           .. 간격이 균등한 수치 부여 (例, 온도,IQ 등)
        . 비율 자료 (Ratio Data)
           .. 균등 간격에 절대 영점 있음 (例, 나이,소득,무게,방문자수 등)
           .. 따라서, 비율 표현 및 비교가 자연스러움

  ㅇ [참고] (통계분석 응용)
     - 양적 변수들 간에 관계 분석 
        . 산점도 (시각화)
        . 상관 (상관계수를 이용한 관계의 방향,강도 등의 평가)
        . 회귀 (변수들 간에 확률적 함수 관계를 탐색) 


2. (셀 수 있음 여부에 따른 구분)  :  계수치 및 계량치                         ☞ 자료 분류 참조

  ㅇ 이산치 / 계수치 (Discrete Value), 속성치 (Attribute Value)
     - 수를 세어 얻는 양(量)을 나타내는 수치
        . 합격/불합격 처럼, 어떤 기준에 해당되는 것에, 수를 세어 얻어질 수 있는 특성의 값
           .. 즉, 속성이 불량인 불량품의 수(불량률), 결점의 수 등이 계수치에 해당

     - 계수치 例 )
        . 유무, 카운트 수(건수), 삼자택일, 순서, 각 유형별 수(범주형 자료 수), 불량 수,
          비율이나 퍼센트 표현 등

  ㅇ 연속치 / 계량치 (Continuous Value, Variable Value)
      - 길이,질량,시간,테스트한 점수 처럼, 수를 세기 보다는, 
        연속으로 변하는 양(量)을 나타내는 수치

      - 계량치 例)
         . 길이, 무게, 인장강도, 온도, 시간  등