Innhold
- TL; DR (for lang; ikke lest)
- Kategoriske og intervallvariabler
- Ratio og ordinære variabler
- konklusjoner
- Ordinære målefordeler
- Ordinære måleulemper
Statistiske målinger krever variabler, men alle variabler er ikke de samme. Noen variabler som vekt eller hastighet eller brukte dollar kan måles nøyaktig. Meninger er imidlertid en annen sak. Pasienter kan rangere smertenivået sitt på en skala fra en til ti, eller filmgjengere kan vurdere hvor godt de likte en film de nettopp så. Disse indikatorene er ordinære målinger. De er ikke presise hvordan fysiske eller økonomiske tiltak kan være, men ordinære tiltak kan likevel gi verdifull informasjon for forskere.
TL; DR (for lang; ikke lest)
Vanlige tiltak refererer generelt til undersøkelser, der brukermening blir kvantifisert.
Kategoriske og intervallvariabler
De forskjellige statistiske variablene inkluderer kategoriske, intervall, forhold og ordinale variabler. Kategoriske variabler refererer til typer uten rekkefølge. Fugler, pattedyr, krypdyr og fisk er typer som kan navngis, men har ingen matematisk rekkefølge i forhold til hverandre. Intervallvariabler er variabler som forholder seg likt langs en felles skala; for eksempel temperaturendringer, der forskjellen mellom 50 og 60 grader er den samme som forskjellen mellom 60 og 70 grader - 10 grader.
Ratio og ordinære variabler
Forholdsvariabler begynner med null som representerer likhet mellom to ting, og går videre til faktorer som representerer relativ forskjell. Sammenlignet befolkningen i Kina med USA, kan en forholdsvariabel ta USA som nullbase med 311 millioner mennesker, noe som gir Kina, med 1,3 milliarder mennesker, en forholdsverdi på 4,29. Kina har 4,29 like mange mennesker som USA. Ordinære variabler måler kvaliteter; for eksempel kan en undersøkelse si: "Hos din nåværende guvernør er du: (1) veldig utilfreds, (2) utilfreds, (3) har ingen mening, (4) fornøyd eller (5) veldig fornøyd."
konklusjoner
Ordinær måling er designet for å utlede konklusjoner, mens andre metoder brukes for å beskrive konklusjoner. Beskrivende konklusjoner organiserer målbare fakta på en måte som de kan oppsummeres. Hvis en statistisk analyse av gjennomsnittlig inntekt per innbygger i en by endres over tre år, kan denne endringen oppgis kvantitativt. Det kan imidlertid ikke trekkes noen slutninger om hvorfor gjennomsnittet endret seg. Det du ser er hva du får: tall. Overordnede konklusjoner prøver å se utover de faktiske tallene til en kvalitativ konklusjon, for eksempel "De fleste kunder av Frosty Boy Ice Cream er fornøyde."
Ordinære målefordeler
Vanlig måling brukes normalt til undersøkelser og spørreskjemaer. Statistisk analyse blir brukt på svarene når de er samlet for å plassere personene som tok undersøkelsen i de forskjellige kategoriene. Dataene blir deretter sammenlignet for å trekke konklusjoner og konklusjoner om hele den undersøkte populasjonen med hensyn til de spesifikke variablene. Fordelen med å bruke ordinær måling er enkel sortering og kategorisering. Hvis du stiller et spørsmålsspørsmål uten å oppgi variablene, vil svarene sannsynligvis være så forskjellige at de ikke kan konverteres til statistikk.
Ordinære måleulemper
De samme egenskapene til ordinell måling som skaper dens fordeler skaper også visse ulemper. Svarene er ofte så smale i forhold til spørsmålet at de skaper eller forsterker skjevhet som ikke er tatt med i undersøkelsen. For eksempel, på spørsmålet om tilfredshet med guvernøren, kan folk være fornøyde med jobbresultatet, men opprørt over en fersk sexskandale. Spørsmålet om spørreundersøkelsen kan føre til at respondentene oppgir misnøye med skandalen, til tross for tilfredshet med jobbutførelsen - men den statistiske konklusjonen vil ikke skille seg fra hverandre.