Sisu
- TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
- Kategoorilised ja intervallmuutujad
- Suhe ja tavaline muutuja
- Järeldused
- Mõõtmise tavapärased eelised
- Tavalise mõõtmise puudused
Statistilised mõõtmised vajavad muutujaid, kuid kõik muutujad ei ole samad. Mõningaid muutujaid, näiteks kaalu, kiirust või kulutatud dollareid, saab täpselt mõõta. Arvamused on aga teine küsimus. Patsiendid saavad oma valu taset hinnata skaalal üks kuni kümme või filmilkäijad saavad hinnata, kui hästi nad nautisid filmi, mida nad just nägid. Seda tüüpi indikaatorid on tavalised mõõtmised. Need ei ole täpsed, kuidas füüsilised või majanduslikud abinõud võivad olla, kuid tavalised meetmed võivad sellest hoolimata anda teadlastele väärtuslikku teavet.
TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
Tavalised mõõdud viitavad üldjuhul uuringutele, kus kasutajate arvamust kvantifitseeritakse.
Kategoorilised ja intervallmuutujad
Erinevate statistiliste muutujate hulka kuuluvad kategoorilised, intervalli, suhte ja tavalised muutujad. Kategoorilised muutujad viitavad tüüpidele ilma järjekorrata. Linnud, imetajad, roomajad ja kalad on tüübid, keda võib nimetada, kuid millel pole üksteise suhtes matemaatilist järjekorda. Intervallimuutujad on muutujad, mis seovad võrdselt ühiskasutust; näiteks temperatuurimuutused, kus erinevus vahemikus 50 kuni 60 kraadi on sama kui erinevus vahemikus 60 kuni 70 kraadi - 10 kraadi.
Suhe ja tavaline muutuja
Suhtmuutujad algavad nulliga, mis tähistab kahe asja võrdsust, ja lähevad suhtelist erinevust esindavatele teguritele. Kui võrrelda Hiina rahvaarvu Ameerika Ühendriikidega, võib suhte muutuja võtta Ameerika Ühendriike nullbaasiks 311 miljoni inimesega, mis annab 1,3 miljardi elanikuga Hiinal suhte suhte väärtuseks 4,29. Hiinas elab 4,29 sama palju inimesi kui Ameerika Ühendriikides. Tavalised muutujad mõõdavad omadusi; Näiteks võib uuring öelda: "Teie praeguse kuberneriga olete: (1) väga rahul, (2) rahulolematu, (3) puudub arvamus, (4) rahul või (5) väga rahul."
Järeldused
Tavalise mõõtmise eesmärk on järelduste tegemine, järelduste kirjeldamiseks kasutatakse muid meetodeid. Kirjeldavad järeldused korraldavad mõõdetavaid fakte viisil, et neist saaks kokku võtta. Kui statistiline analüüs keskmise sissetuleku kohta elaniku kohta linnas muutub kolme aasta jooksul, saab selle muutuse kvantitatiivselt öelda. Sellest, miks keskmine muutus, ei saa siiski järeldust teha. See, mida näete, on see, mida saate: numbrid. Sissejuhatavad järeldused püüavad tegelikest numbritest kaugemale jõuda, et saada mõni kvalitatiivne järeldus, näiteks: "Enamik Frosty Boy jäätise kliente on rahul."
Mõõtmise tavapärased eelised
Tavalist mõõtmist kasutatakse tavaliselt uuringute ja küsimustike jaoks. Statistilist analüüsi rakendatakse vastuste korral, kui need on kogutud, et jaotada küsitluse teinud inimesed erinevatesse kategooriatesse. Seejärel võrreldakse andmeid järelduste tegemiseks ja järelduste tegemiseks kogu uuritud populatsiooni kohta konkreetsete muutujate osas. Järjestikuste mõõtmiste eeliseks on võrreldavuse ja kategoriseerimise lihtsus. Kui esitate küsitlusküsimuse ilma muutujaid esitamata, on vastused tõenäoliselt nii mitmekesised, et neid ei saa statistikasse teisendada.
Tavalise mõõtmise puudused
Ordinaalse mõõtmise samad omadused, mis loovad selle eelised, loovad ka teatud puudused. Vastused on küsimusega seoses sageli nii kitsad, et tekitavad või suurendavad eelarvamusi, mida uuringus ei arvestata. Näiteks küsimuses rahulolu kohta kuberneriga võivad inimesed olla rahul tema töötulemustega, kuid on hiljutise seksiskandaali pärast ärritunud. Uuringuküsimus võib viia selleni, et vastajad avaldavad oma rahulolematust skandaali üle, hoolimata rahulolust tema töötulemustega - kuid statistiline järeldus ei eristu.