Matavimo apimtis statistikoje: gamta ir tipai

Perskaitykite šį straipsnį, kad sužinotumėte apie statistikos matavimo mastą ir pobūdį.

Matavimo apimtis statistikoje:

Mokymo procese, taip pat švietimo tyrimų srityje matavimas yra svarbi vieta. Matavimas - tai procesas, kurio metu vertimai išverčiami į skaičius. Matavimo proceso pobūdis sukuria skaičius. Šie skaičiai lemia jų interpretaciją ir statistines procedūras, kurios gali būti prasmingai naudojamos su jais.

Pirmasis matavimo procedūros žingsnis yra nustatyti matuojamus objektus, bruožus ar reiškinį. Jo tikslu turime klasifikuoti mūsų interesus atitinkančius objektus. Turime juos įdėti į skirtingas kategorijas. Tačiau, atrodo, kad skardinių procedūros paprastumas studentams kelia sunkumų. Žmonės daug laiko praleidžia dalykų, įvykių ir asmenų kategorizavimui. Šis klasifikavimo procesas su matavimu yra sudėtingas.

Pasak Stevenso, „skalė visada reiškia matavimą“ . Skalė rodo tam tikro tęstinumo idėją. Taigi skalė yra matavimo priemonė. Savo knygoje „Elgesio tyrimų pagrindai“ FN Kerlinger (1983) apibrėžia „skalė yra simbolių ar skaičių rinkinys, sukonstruotas taip, kad simboliai ar skaitmenys pagal taisyklę gali būti priskiriami asmenims (arba jų elgesiui), kuriems skalė priskyrimas, nurodant, kad asmuo turi bet kokio masto vertę. “

Skalė naudojama dviem tikslais; pirma, nurodyti matavimo priemonę ir, antra, nurodyti matavimo priemonės sisteminius numerius. Stevenso „Matavimo skalės“ yra labiausiai cituojama matavimo procedūrų taksonomija.

Matavimo skalių tipai:

Stevensas matavimą įvertino kaip nominalią skalę, įprastines svarstykles, intervalų skales ir santykio skales.

1. Nominalus skalė:

Labiausiai primityvios matavimo skalės yra vardinė skalė. Nominalus matavimas apima objektų ar asmenų įterpimą į kategorijas, kurios yra kokybiškai, o ne kiekybiškai skirtingos. Matavimas šiuo lygiu reikalauja tik to, kad galima atskirti dvi ar daugiau atitinkamų kategorijų ir žinoti kriterijus, pagal kuriuos asmenys ar objektai turi būti vienoje ar kitose kategorijose.

Šiuo lygmeniu reikalinga empirinė operacija apima tam tikro asmens ar objekto pripažinimą, priklausantį tam tikrai viena kitai išskirtinei kategorijai, arba kad ji nėra. Ryšys tarp kategorijų yra tas, kad jos skiriasi savo kokybe. Tai nereiškia, kad jie yra daugiau ar mažiau matuojamo požymio. Studentų klasifikacija į A ir B skyrius, berniukus ir mergaites, bazinius rutulinius žaidėjus ir kojų kamuoliukus, indusus ir musulmonus ir kt. Sudaro nominalų matavimą.

Kartais vardiniai matavimai naudojami skaičiais. Čia numeriai priskiriami tik tam, kad būtų galima nustatyti kategorijas. Skaičiai priskiriami kategorijoms tik kaip etiketės ar pavadinimai. Komandos žaidėjams priskiriami tokie numeriai, telefonams priskiriami tokie numeriai.

Grupėms gali būti suteiktos 1, 2 ir 3 etiketės arba A ₁, A ₂ arba A _3. Čia visiems kategorijos nariams priskiriamas tas pats numeris, ir nė vienai kategorijai nepriskiriamas tas pats numeris. Pavyzdžiui, rengiant kompiuterio duomenis, skaičius „0“ gali būti naudojamas vyrams ir „1“ - moteriai. Čia du skaičiai neturi matematinių santykių. Taigi 1 yra ne didesnis už „0“.

Skaičiai, išreikšti nominalia skale, neatspindi absoliučios ar santykinės bet kurios charakteristikos. Jos skirtos tik tam tikros kategorijos nariui nustatyti. Nominalioje skalėje identifikavimo numeriai niekada negali būti aritmetiniu būdu manipuliuojami pridedant, atimant, dauginant ar padalijus. Galima apskaičiuoti tik tas statistines procedūras, kurios remiasi skaičiavimais, pvz., Ataskaitų pateikimu kiekvienoje kategorijoje. X ² (Chi-square) ir režimas gali būti apskaičiuojami pagal duomenis apie vardinį matavimą.

2. Pradinis skalė:

Įprastinė skalė yra kita didesnė matavimo skalė. Tai rodo santykinę asmenų ar objektų padėtį tam tikro atributo atžvilgiu. Tačiau jis nenurodo atstumo tarp pozicijų. Šiame lygyje esminis matavimo reikalavimas yra empirinis kriterijus, pagal kurį užsakomi asmenys, objektai ar įvykiai, atsižvelgiant į atributą.

Paprastas matavimas reikalauja, kad rinkinio objektai būtų išdėstyti pagal operatyviai apibrėžtą charakteristiką ar savybę. Kai mokytojas užima savo mokinius tam tikromis savybėmis, tokiomis kaip jų socialinis brandumas, rašybos gebėjimas, dainavimo gebėjimas, vadovavimo gebėjimai ir pan. Įprastiniame matavime empirinė operacija apima tik tiesioginį objektų ar asmenų palyginimą pagal tai, kiek jie turi atributą.

Šioje skalėje, kai asmenims ar objektams priskiriami skaičiai, vienintelė svarstoma informacija yra objektų tvarka. Čia skaičius arba rangas rodo, kad užsakymas nėra nei skirtumas, nei santykis. Taigi eilės numeriai nenurodo absoliučių kiekių; jie taip pat nenurodo, kad intervalai tarp numerių yra vienodi.

Kai reitinguose naudojami skaičiai 1, 2, 3 ir pan., Nėra empirinio atstumo tarp 1 ir 2 ir 2 bei 3 rangų. Jis gali būti tas pats, mažesnis arba didesnis už. Nėra jokio pagrindo, kuriuo remiantis būtų galima interpretuoti skirtumų tarp numerių ar skaičių santykį.

Rasė yra geras pavyzdinis skalės pavyzdys. Lenktynėse bėgikai yra vertinami kaip 1, 2, 3 ir pan. Čia galime pasakyti, kad pirmasis žmogus buvo greitesnis nei antrasis. Bet mes negalime pasakyti, kiek greičiau jis buvo? Ir skirtumas tarp 1 ir 2 ir 3 gali būti nereikalingas.

Kadangi intervalų tarp kategorijų dydis nėra žinomas, statistinės operacijos yra ribotos. Bet kokia statistinė procedūra, kuri prilygsta vienodiems intervalams, negali būti naudojama eilės skalėje.

Pagrindinės statistinės procedūros, kurios gali būti parengtos pagal eilės skalę, yra:

Vidutinė, procentinė dalis, reitingų skirtumo koreliacija (ρ).

3. Intervalų skalė:

Intervalų skalė yra kita aukštesnė skalė. Jis turi nominalaus ir eilinio skalės charakteristikas. „Intervalų skalė yra tokia, kuri užtikrina vienodą intervalą nuo savavališkos kilmės“. Intervalų skalė ne tik užsako asmenis, objektus ar įvykius pagal atributo dydį, bet ir nustato vienodus intervalus tarp matavimo vienetų.

Pavyzdžiui, mes matavome keturis studentus intervalo skalėje ir gavome balus 80, 60, 50 ir 30. Čia galime pasakyti, kad skirtumas tarp 1 ir 2 yra 20, o 3 ir 4 yra 20. Taigi skirtumas tarp 1 ir 2 ir 2 yra lygus skirtumui tarp 3 ir 4.

„Fahrenheit“ ir „Celigrade“ termometrai yra intervalų skalės pavyzdžiai. Intervalų skalėje reikšmės turi tiek užsakymų, tiek atstumų santykis. Galime teigti, kad 50 ° C ~ 52 ° C = 25 ° C ~ 27 ° C (~ žymi skirtumą tarp). Tačiau mes negalime pasakyti, kad 50 ° C yra dvigubai karščiau nei 25 ° C. Taip yra todėl, kad nulinis taškas intervalo skalėje nėra tikras nulinis taškas. Tai savavališkas nulinis taškas.

Pagal susitarimą nustatyta, kad nulinis taškas psichologiniame ar edukaciniame matavime yra savavališkas. Tai nėra fiksuotas nulinis taškas. Todėl mes negalime rasti ar identifikuoti individo, turinčio nulinį intelektą ar pasiekimą. Pavyzdžiui, trys studentai statistikos teste gavo 15, 30 ir 45 balų. Negalime pasakyti, kad 30 ir 45 yra du ar tris kartus iš 15.

Taigi, nes „0“ taškas yra savavališkas. Intervale skalė ir pasiskirstymas netinka. Tačiau gali būti pranešama apie skirtumą tarp intervalų skalės dalių arba skaičių.

Intervalų skalėje gali būti naudojamos statistinės procedūros, pagrįstos papildymu ir subtrakcija, ir procedūros, atitinkančios nominalią ir eilinę skalę. Dauguma bendrų statistinių procedūrų, tokių kaip vidutinis, standartinis nuokrypis (δ), produkto momento koreliacija (r), dispersijos analizė (ANOVA), bendro dispersijos analizė (ANCOVA) ir kt., Gali būti parengti iš intervalo skalės duomenų .

4. Santykio skalė:

Santykių skalė apima aukščiausią matavimo lygį. Santykių skalė, be nominalios, eilės ir intervalo skalės charakteristikų, turi absoliutų arba fiksuotą arba natūralų nulinį tašką, turintį empirinę reikšmę. Santykių skalė suteikia tikrą nulinį tašką ir vienodą intervalą. Santykiai gali būti sudaryti tarp bet kokių dviejų nurodytų skalės verčių.

Santykių skalės pavyzdys yra kriterijus, naudojamas matuoti ilgį coliais ar pėdomis. Beveik visi fiziniai matavimai, tokie kaip matuoklis, litras, kilogramas ir tt, yra santykio matavimai. Ši skalė yra absoliuti „O“, atitinkanti jokio ilgio. Intervalų skalėje matematikos „O“ balas nereiškia, kad matematikos žinios yra nulinės, tačiau „O“ ilgis santykio skalėje nereiškia jokio ilgio.

Kad būtų galima teigti, kad 8 metrų ilgio lazda yra dvigubai ilgesnė nei 4 pėdų lazda. Naudojant santykio skalę, kiekvieną vertę galima padauginti arba padalyti tam tikru skaičiumi, nekeičiant skalės savybių. Pavyzdžiui, mes galime padalinti 2000 gramų 2, kad matavimai būtų konvertuoti į 2 kg. Švietimo matavimuose tik keletas kintamųjų priklauso santykio skalei. Šie kintamieji dažniausiai apsiriboja varikliu. Visų tipų statistikos procedūros yra tinkamos proporcijos skalėje.