Sadržaj
- TL; DR (Predugo; nisam pročitao)
- Kategoričke i intervalne varijable
- Omjer i uobičajene varijable
- Zaključci
- Prednosti redovnog mjerenja
- Nedostaci običnih mjerenja
Statistička mjerenja zahtijevaju varijable, ali sve varijable nisu iste. Neke varijable poput težine ili brzine ili potrošenih dolara mogu se precizno izmjeriti. Mišljenja su, međutim, drugačija stvar. Pacijenti mogu ocijeniti svoju razinu boli na skali od jedan do deset, ili filmaši mogu ocijeniti koliko su dobro uživali u filmu koji su upravo vidjeli. Ove vrste pokazatelja su redovna mjerenja. Nisu precizni kako fizičke ili ekonomske mjere mogu biti, ali redovne mjere ipak mogu pružiti vrijedne informacije istraživačima.
TL; DR (Predugo; nisam pročitao)
Obične mjere se uglavnom odnose na ankete, u kojima se mišljenje korisnika kvantificira.
Kategoričke i intervalne varijable
Različite statističke varijable uključuju kategorijske, intervalne, omjere i redne varijable. Kategorijske varijable odnose se na vrste bez reda. Ptice, sisavci, gmazovi i ribe su vrste koje se mogu imenovati, ali nemaju matematički poredak u odnosu jedna prema drugoj. Intervalne varijable su varijable koje se podjednako odnose duž zajedničke ljestvice; na primjer, promjene temperature, gdje je razlika između 50 i 60 stupnjeva ista kao razlika između 60 i 70 stupnjeva - 10 stupnjeva.
Omjer i uobičajene varijable
Varijable omjera počinju s nulom koja predstavlja jednakost između dvije stvari i prelaze na faktore koji predstavljaju relativnu razliku. Uspoređujući broj stanovnika Kine sa Sjedinjenim Državama, varijabla omjera mogla bi uzeti Sjedinjene Države kao nultu bazu sa 311 milijuna ljudi, što Kini daje s 1,3 milijarde ljudi omjer vrijednosti 4,29. Kina ima 4,29 što više ljudi nego Sjedinjene Države. Ordinalne varijable mjere kvalitete; na primjer, anketa bi mogla reći: "Sa sadašnjim guvernerom: Vi ste: (1) vrlo nezadovoljni, (2) nezadovoljni, (3) nemate mišljenja, (4) zadovoljni ili (5) vrlo zadovoljni."
Zaključci
Ordinalno mjerenje dizajnirano je za zaključivanje zaključaka, dok se za opisivanje zaključaka koriste druge metode. Opisni zaključci organiziraju mjerljive činjenice na način da se mogu sažeti. Ako se statistička analiza prosječnog dohotka po stanovniku u gradu promijeni tijekom tri godine, ta se promjena može iznijeti kvantitativno. Međutim, ne može se zaključiti zašto se prosjek promijenio. Ono što vidite je ono što dobivate: brojevi. Zaključni zaključci pokušavaju prekoračiti stvarne brojeve do nekog kvalitativnog zaključka, na primjer, "Većina kupaca Frosty Boy sladoleda je zadovoljna."
Prednosti redovnog mjerenja
Za ankete i upitnike obično se koristi uobičajeno mjerenje. Statistička analiza primjenjuje se na odgovore nakon što se prikupe kako bi se osobe koje su vodile anketu smjestile u različite kategorije. Podaci se zatim uspoređuju kako bi se izvukli zaključci i zaključci o čitavoj istraživanoj populaciji s obzirom na specifične varijable. Prednost upotrebe redovnog mjerenja je jednostavnost usporedbe i kategorizacije. Ako postavite anketno pitanje bez davanja varijabli, odgovori će vjerojatno biti toliko raznoliki da se ne mogu pretvoriti u statistiku.
Nedostaci običnih mjerenja
Iste karakteristike redovnog mjerenja koje stvaraju njegove prednosti stvaraju i određene nedostatke. Odgovori su često toliko uski u odnosu na pitanje da stvaraju ili povećavaju pristranost koja se ne uzima u obzir u anketi. Na primjer, na pitanje o zadovoljstvu guvernera, ljudi bi mogli biti zadovoljni njegovim poslom, ali uznemireni zbog nedavnog seks skandala. Anketno pitanje moglo bi navesti ispitanike da iskažu svoje nezadovoljstvo skandalom, usprkos zadovoljstvu njegovim poslom - ali statistički zaključak neće razlikovati.