Tartalom
- TL; DR (túl hosszú; nem olvastam)
- Kategória és intervallum változók
- Arány és szokásos változók
- Következtetések
- Rendes mérési előnyök
- Rendes mérési hátrányok
A statisztikai mérésekhez változók szükségesek, de az összes változó nem azonos. Néhány változó, például súly vagy sebesség vagy költetett dollár, pontosan mérhető. A vélemények azonban más kérdés. A betegek egy-tíz skálán tudják értékelni a fájdalom mértékét, vagy a filmesek megítélhetik, mennyire élvezték a filmet, amelyet csak láttak. Az ilyen típusú mutatók szokásos mérések. Nem pontosak a fizikai vagy gazdasági intézkedések formájában, ám a rendkívüli intézkedések mindazonáltal értékes információkat szolgáltathatnak a kutatók számára.
TL; DR (túl hosszú; nem olvastam)
A rendes intézkedések általában olyan felmérésekre vonatkoznak, ahol a felhasználói véleményt számszerűsítik.
Kategória és intervallum változók
A különféle statisztikai változók kategóriás, intervallum, arány és ordinális változókat tartalmaznak. A kategorikus változók típusok nélküli sorrendet tartalmaznak. A madarakat, emlősöket, hüllőket és halakat meg lehet nevezni, de matematikai rendük nincs egymással szemben. Az intervallumváltozók olyan változók, amelyek egyaránt vonatkoznak egy közös skálán; például a hőmérsékleti változások, ahol az 50 és 60 fok közötti különbség megegyezik a 60 és 70 fok - 10 fok közötti különbséggel.
Arány és szokásos változók
Az arányarány nullával kezdődik, amely két dolog közötti egyenlőséget képvisel, és a tényezőket a relatív különbséget képviselő tényezőkhöz vezetik. Ha Kína népességét összehasonlítják az Egyesült Államokkal, akkor az arányváltozó az Egyesült Államokat tekintheti nulla bázisnak 311 millió emberrel, ami Kína 1,3 milliárd lakosával megadja az arány 4,29-et. Kínában 4,29 annyi ember él, mint az Egyesült Államokban. A normál változók a tulajdonságokat mérik; Például egy felmérés szerint: "A jelenlegi kormányzóval: (1) nagyon elégedetlen, (2) elégedetlen, (3) nincs véleménye, (4) elégedett vagy (5) nagyon elégedett."
Következtetések
Az ordinális mérés célja a következtetések levezetése, míg más következtetések leírására szolgál. A leíró következtetések olyan mérhető tényeket szerveznek, amelyek összefoglalhatók. Ha a városban az egy főre jutó jövedelem statisztikai elemzése három év alatt megváltozik, akkor ez a változás mennyiségileg meghatározható. Nem vonható le következtetés arról, hogy miért változott az átlag. Amit lát, amit kap: számokat. Az inferenciális következtetések megkísérlik a tényleges számokon túlmenően valamilyen kvalitatív következtetésre jutni, például: "A Frosty Boy Ice Cream legtöbb ügyfele elégedett."
Rendes mérési előnyök
Az rendes mérést általában felmérésekre és kérdőívekre használják. A statisztikai elemzést alkalmazzák a válaszokra, miután összegyűjtötték azokat, hogy a felmérésben részt vevő embereket különféle kategóriákba sorolják. Az adatokat ezután összehasonlítják, hogy következtetéseket vonhassunk le és következtetéseket vonhassunk le a teljes vizsgált populációról az egyes változókat tekintve. Az ordinális mérés előnye a könnyű összehasonlítás és kategorizálás. Ha feltesz egy felmérési kérdést anélkül, hogy megadná a változókat, akkor a válaszok valószínűleg annyira változatosak, hogy nem alakíthatók át statisztikákba.
Rendes mérési hátrányok
Az ordinális mérés ugyanazon jellemzői, amelyek előnyeit teremtik meg, bizonyos hátrányokat is okoznak. A válaszok gyakran annyira szűk a kérdéshez képest, hogy olyan elfogultságot teremtenek vagy nagyítanak meg, amelyet a felmérés nem vesz figyelembe. Például a kormányzóval való elégedettség kérdésében az emberek elégedettek lehetnek a munkavégzésével, de idegesítik a közelmúltbeli szexbotrányt. A felmérés során feltett kérdés arra készteti a válaszadókat, hogy a munkájukkal elégedettségük ellenére elégedetlenségüket fejezzék ki a botrány kapcsán - ám a statisztikai következtetés nem különbözik egymástól.