Հասկանալով չափման չորս մակարդակները՝ անվանական, հերթական, միջակայք և հարաբերակցություն

Վիճակագրական չափման մակարդակների հասկանալը չափազանց կարևոր է տվյալների արդյունավետ հավաքագրման, վերլուծության և մեկնաբանման համար: Ճշգրիտության աստիճանը, որով չափվում են փոփոխականները, և, հետևաբար, վիճակագրական վերլուծության տեսակը, որը կարող է իրականացվել, որոշվում են այս մակարդակներով՝ անվանական, հերթական, միջակայք և հարաբերակցություն: Այս բլոգի հոդվածում մենք կանդրադառնանք չափման յուրաքանչյուր մակարդակին, կգնահատենք դրա կիրառությունները և նկարագրենք, թե ինչպես են դրանք ազդում տվյալների պատկերացումների վրա:

Չափման մակարդակների ներածություն

Չափման մակարդակները վերաբերում են տվյալների փոփոխականների քանակականացման և դասակարգման ճշգրտությանը, ինչը ազդում է փոփոխականներին վերագրվող արժեքների մաթեմատիկական բնույթի վրա: Օրինակ, երբ ուսումնասիրում են Բեռլինի բնակիչների ծախսային օրինաչափությունները, հետազոտողները կարող են տեղեկություններ հավաքել այնպիսի գործոնների մասին, ինչպիսիք են եկամուտը, ճշգրիտ վայրը, տարիքը և ծախսերը: Ճշգրտության աստիճանը, որով այդ փոփոխականները կարող են քանակականացվել, տարբերվում է անձից անձից, ինչը ազդում է վիճակագրական վերլուծության տեսակի և խորության վրա, որը կարող է իրականացվել:

1. Չափման անվանական մակարդակ

Սահմանում և բնութագրեր.

Չափման անվանական մակարդակը չափման ամենահիմնական տեսակն է, որի դեպքում տվյալները կարող են դասակարգվել առանց քանակական արժեք նշանակելու: Այս մակարդակի ներքին դասակարգում կամ կարգ չկա. այն օգտագործվում է միայն փոփոխականների պիտակավորման համար: Անվանական մակարդակով չափվող փոփոխականները հիմնականում որակական են, որոնց եղանակներն ու համամասնությունները ծառայում են որպես առաջնային վիճակագրական չափումներ:

Անվանական տվյալների օրինակներ.

1. Կենդանիների տեսակները (շուն, կատու, թռչուն)

2. Մազերի գույն (շիկահեր, շագանակագույն, մոխրագույն)

3. Ընտանեկան կարգավիճակ (ամուսնացած, ամուսնացած, ամուսնալուծված)

Անվանական չափումը ավելի շատ շեշտադրում է այն մասին, թե արդյոք կատեգորիաները տարբերվում են միմյանցից, քան թե որքանով: Սա ենթադրում է, որ հաշվումը և խմբավորումը միակ հնարավոր մաթեմատիկական գործողություններն են: Օրինակ, հետազոտողները կարող են պարզել, թե քանի մարդ է պատկանում յուրաքանչյուր կատեգորիայի կամ ընդհանուրի ինչ մասնաբաժին է ներկայացնում յուրաքանչյուր կատեգորիա:

2. Չափման հերթական մակարդակը

Սահմանում և բնութագրեր.

Հերթական տվյալները ներկայացնում են դասակարգման դասակարգում կամ կարգ՝ հիմնվելով անվանական տվյալների վրա: Թեև արժեքները ըստ հերթականության իմաստ ունեն, միշտ չէ, որ կարող է լինել հետևողական արժեքների միջև անհամապատասխանությունների մեջ: Չափման այս աստիճանը տարածված է հարցումներում կամ հարցումներում, որոնք թույլ են տալիս գնահատել պատասխանները:

Սովորական տվյալների օրինակներ.

1. Եկամտի մակարդակ (ցածր, միջին, բարձր)

2. Կրթության մակարդակ (ավագ դպրոց, մագիստրատուրա, դոկտորական)

3. Գոհունակության գնահատականներ (գոհ, չեզոք, դժգոհ)

Համեմատած անվանական տվյալների հետ՝ ordinal data հեշտացնում է ավելի խորը վերլուծությունը և բարելավում դրանց միջև համեմատություններ կատարելու կարողությունը: Հետազոտողները կարող են որոշել մեդիանները կամ կառուցել տոկոսային շարքեր, սակայն միջին արժեքները տեղին չեն խմբերի միջև անհամապատասխան միջակայքերի պատճառով:

3. Չափման միջակայքային մակարդակ

Սահմանում և բնութագրեր.

Ունենալով հավասար ընդմիջումներ չափման կետերի և արժեքների միջև, ի լրումն իմաստալից կարգի, միջակայքի տվյալները դուրս են գալիս սովորական տվյալների սահմաններից: Քանի որ այս մակարդակը չունի իրական զրոյական կետ, մեծությունների հարաբերակցություններն անտրամաբանական են, թեև արժեքների միջև անհավասարությունը կարելի է հաշվարկել: Ինտերվալային չափումները տարածված են այն ոլորտներում, որոնք պահանջում են ճշգրիտ քանակականացումներ, ինչպիսիք են ջերմաստիճանը և ամսաթիվը:

Ինտերվալ տվյալների օրինակներ.

1. Ջերմաստիճանը Ֆարենհայթում (որտեղ 0-ը չի նշանակում ջերմաստիճանի բացակայություն)

2. Ամսաթվերը տարիներով (2000, 2001, 2002 և այլն)

3. IQ միավորներ

Հետազոտողները կարող են օգտագործել ինտերվալային տվյալների հետ կապված վիճակագրական մեթոդների ավելի մեծ բազմազանություն, ինչպիսիք են տարրերի գումարումը և հանումը (օրինակ, միջին միավորներ ստանալու համար): Այնուամենայնիվ, բացարձակ զրոյի բացակայության պատճառով բազմապատկման կամ բաժանման հետ կապված գործողությունները (օրինակ՝ հաշվարկային գործակիցները) անվավեր են:

4. Հարաբերակցության մակարդակի չափման

Սահմանում և բնութագրեր.

Չափման առավել առաջադեմ և բարդ մակարդակը ներկայացված է հարաբերակցության տվյալներով, որն ունի բացարձակ զրոյական կետ, հավասար միջակայքեր և իմաստալից կարգ: Սա հնարավորություն է տալիս կատարել բոլոր մաթեմատիկական գործողությունները, ներառյալ գործակիցների վերաբերյալ իմաստալից հայտարարությունները:

Հարաբերակցության տվյալների օրինակներ.

1. Քաշ (օրինակ՝ կիլոգրամ, ֆունտ)

2. Հեռավորությունը (օրինակ՝ մետրեր, մղոններ)

3. Առաջադրանքի վրա ծախսված ժամանակը (օրինակ՝ ժամեր)

Ratio data աջակցում է բոլոր վիճակագրական չափորոշիչներին, ներառյալ երկրաչափական միջինը և տատանումների գործակիցը, ինչը հարմար է դարձնում գիտական ​​վերլուծությունների լայն սպեկտրի համար:

Չափման մակարդակների կարևորությունը

Չափման մակարդակը ազդում է վիճակագրական մոտեցումների վրա, որոնք կարող են օգտագործվել և էական ազդեցություն ունի տվյալներից ստացված պատկերացումների վրա: Պլանավորումը կարևոր նշանակություն ունի հետազոտության ցանկացած նախագծման համար, քանի որ այն թույլ է տալիս կատարել վավեր և հուսալի վերլուծություն՝ ընտրելով չափման ճիշտ մակարդակը յուրաքանչյուր փոփոխականի համար:

---

Չափման չորս մակարդակները՝ անվանական, հերթական, միջակայքը և հարաբերակցությունը, ապահովում են տարբեր աստիճանի ճշգրտություն և տվյալների տեսակներ: Նրանց համար, ովքեր զբաղվում են վիճակագրական տվյալների հավաքագրմամբ, գնահատմամբ կամ մեկնաբանմամբ, կարևոր է հասկանալ այս մակարդակները: Յուրաքանչյուր փոփոխականի համար ճիշտ մակարդակ ընտրելով՝ հետազոտողները կարող են համոզվել, որ իրենց վիճակագրական թեստերը և դրանցից ստացված եզրակացությունները և՛ ճշգրիտ են, և՛ բովանդակալից՝ ճանապարհ հարթելով հետազոտության ամուր և խորաթափանց արդյունքների համար: