Садржај
- ТЛ; ДР (Предуго; нисам прочитао)
- Категоријске и интервалне варијабле
- Односне и редовне променљиве
- Закључци
- Предности мерења обичних
- Недостаци обичних мерења
Статистичка мерења захтевају променљиве, али све променљиве нису исте. Неке варијабле попут тежине или брзине или потрошених долара могу се прецизно мерити. Мишљења су, међутим, другачија ствар. Пацијенти могу да процене ниво бола на скали од један до десет, или гледаоци филмова могу да оцене колико су уживали у филму који су управо видели. Ове врсте индикатора су редовна мјерења. Нису прецизни како физичке или економске мере могу бити, али ипак ординалне мере могу пружити драгоцене информације истраживачима.
ТЛ; ДР (Предуго; нисам прочитао)
Обичне мере се углавном односе на анкете, у којима се мишљење корисника квантитативно утврђује.
Категоријске и интервалне варијабле
Различите статистичке варијабле укључују категоријске, интервалне, омјере и редне варијабле. Категоријске варијабле се односе на типове без реда. Птице, сисари, гмизавци и рибе су врсте које се могу именовати, али немају математички поредак у односу једна према другој. Интервалне варијабле су променљиве које се подједнако односе дуж заједничке скале; на пример, промене температуре, где је разлика између 50 и 60 степени иста као разлика између 60 и 70 степени - 10 степени.
Односне и редовне променљиве
Променљиве омјере почињу са нулом која представља једнакост између двије ствари и прелазе на факторе који представљају релативну разлику. Упоређујући број становника Кине са Сједињеним Државама, варијабла омјера могла би узети Сједињене Државе као нулту базу са 311 милиона људи, што Кини, са 1,3 милијарде људи, даје однос вриједности 4,29. Кина има 4,29 људи колико и Сједињене Државе. Ординалне варијабле мере квалитете; на пример, анкета може да каже: „Са садашњим гувернером: Ви сте: (1) врло незадовољни, (2) незадовољни, (3) немате мишљење, (4) или сте задовољни (5).“
Закључци
Ординално мерење је осмишљено за закључивање закључака, док се за описивање закључака користе друге методе. Описни закључци организују мерљиве чињенице на начин да се могу сумирати. Ако се статистичка анализа просечног дохотка по глави становника у граду промени током три године, та се промена може квантитативно навести. Међутим, не може се закључити због чега се просек променио. Оно што видите је оно што добијете: бројеви. Конференцијски закључци покушавају да се превазиђу стварни бројеви до неког квалитативног закључка, на пример, "Већина купаца Фрости Бои сладоледа је задовољна."
Предности мерења обичних
За анкете и упитнике обично се користи обично мјерење. Статистичка анализа примењује се на одговоре након што се прикупе да би се људи који су вршили анкету сврстали у различите категорије. Подаци се затим упоређују како би се извукли закључци и закључци о целој истраживаној популацији с обзиром на специфичне варијабле. Предност употребе редовног мерења је једноставност поређења и категоризације. Ако поставите анкетно питање без давања варијабли, одговори ће вероватно бити толико разнолики да се не могу претворити у статистике.
Недостаци обичних мерења
Исте карактеристике редоследног мерења које стварају његове предности стварају и одређене недостатке. Одговори су често толико уски у односу на питање да стварају или повећавају пристраност која се не узима у обзир у истраживању. На пример, на питање о задовољству гувернера, људи би могли да буду задовољни његовим радом, али узнемирени због недавног секс скандала. Анкетно питање могло би навести испитанике да искажу своје незадовољство скандалом, упркос задовољству његовим послом - али статистички закључак неће разликовати.