Оглавление:
- Переменные
- Независимые и зависимые переменные
- Активные и атрибутные переменные
- Категориальные и непрерывные переменные
- Шкалы измерений в статистическом анализе
- Номинальная шкала
- Порядковая шкала
- Шкалы интервалов и соотношений
- Обоснованность и надежность
- Период действия
- Надежность
В этой статье будут рассмотрены некоторые основные термины количественного анализа.
6689062, CC0, через Pixabay
Качественный и количественный статистический анализ может быть очень полезным для бизнеса или организации, желающих сформулировать эффективную маркетинговую стратегию. Тем не менее, понимание качественной и количественной статистики и ее инструментов может быть очень запутанным. В этой статье делается попытка понять основные термины, связанные с количественным анализом.
Переменные
Переменная - это наблюдаемая характеристика объекта или события, которую можно описать в соответствии с какой-либо четко определенной схемой классификации или измерения.
Примеры переменных, изучаемых в поведенческих или социальных исследованиях, включают: пол, доход, образование, социальный класс, организационную продуктивность, ориентацию на задачи, память воспоминаний, память распознавания и достижения (Kerlinger & Lee, 2001).
Независимые и зависимые переменные
Независимая переменная - это феномен, которым манипулирует исследователь и который, по прогнозам, оказывает влияние на другие явления (Williams & Monge, 2001). Примером независимой переменной может быть метод обучения, лечение или режим тренировки.
Зависимая переменная - это феномен, на который влияет манипулирование исследователем другим явлением. Например, достижение - это эффект метода обучения, лечение или нет эффект лечения, а более высокий уровень навыков или нет (достижение) - эффект режима тренировки.
Предположим, исследователь в области образования хочет узнать, как определенный стиль преподавания влияет на обучение в классе, и измерит разницу, проведя предварительное тестирование перед тем, как будет применен стиль преподавания, а затем повторно протестирует тех же учащихся. Независимой переменной будет новый метод обучения (причина), а зависимой переменной - итоговые результаты теста или результат или эффект).
Активные и атрибутные переменные
Керлингер и Ли проводят еще одно различие между переменными active и attribute.
Активная переменная - это переменная, которой можно управлять. Активные переменные также называются экспериментальными переменными. Примерами этого типа переменных являются методы обучения, режимы тренировок и т. Д., Которые можно изменять, чтобы оценить их влияние на явления.
Переменная атрибута - это переменная, которой нельзя управлять. Примером переменной атрибута является пол, раса, психологическое состояние и / или любая характеристика, которая является неотъемлемой или предварительно запрограммированной и не может быть изменена.
Категориальные и непрерывные переменные
Третья пара важных переменных - это категориальные и непрерывные переменные (Керлингер и Ли).
Категориальные переменные относятся к измерению, называемому номинальным и демографическим по своей природе. Это означает, что они используются для классификации на взаимоисключающие категории. Таким образом, они не имеют ранга и, следовательно, имеют равный статус, такой как пол, возраст, раса, религиозные предпочтения и политическая принадлежность.
Непрерывные переменные - это переменные, которые имеют упорядоченный смысл значений в определенном диапазоне, с теоретическим бесконечным числом значений в этом диапазоне. Примером этого типа переменной является интеллект, который можно обозначить как высокий, средний или низкий в зависимости от результатов тестов достижений.
Шкалы измерений в статистическом анализе
В статистическом анализе есть четыре основных уровня измерения.
Номинальная шкала
Номинальная шкала - это самая слабая форма статистического измерения. Исследователи используют номинальную шкалу для классификации наблюдений без намерения упорядочить или ранжировать результаты по степени важности. Такие наблюдения включают выделение цвета глаз, расы, религии, национальности и т. Д.
Порядковая шкала
Порядковая шкала включает в себя номинальную шкалу, но стремится ранжировать ответы с некоторыми «больше чем» или «меньше чем». Например, опросный лист может быть разработан, чтобы узнать, насколько взрослым нравится пользоваться социальными сетями, такими как facebook, или результаты скачек могут быть перечислены в порядке их завершения.
И номинальная, и порядковая шкала измерения в основном используются в качественном анализе.
Шкалы интервалов и соотношений
Третья форма статистического измерения - интервальная шкала. Первой характеристикой интервальных шкал и шкал отношений является то, что уровень значимости рассматривается в терминах известных и равных интервалов. Вторая характеристика этих уровней или шкал состоит в том, что они имеют количественный характер. Более того, к ним могут применяться некоторые или все арифметические операции.
Обоснованность и надежность
В книге «Рассуждения со статистикой» Фредерик Уильямс и Питер Монж (2001) отметили:
Другими словами, всегда существует вероятность того, что выбранный метод действительно приведет к статистическому безумию. Чтобы гарантировать результаты конкретного статистического анализа, потенциальный исследователь должен принимать во внимание концепции достоверности и надежности.
Период действия
Валидность в поведенческих или социальных исследованиях показывает, в какой степени шкалы измеряют то, что, по утверждениям исследователей, они измеряют. Уильямс и Монж отмечают, что «вопрос достоверности - это вопрос« согласия »между тем, что исследователь определил как характеристики явления, и тем, что он или она сообщил на языке измерения» (стр. 29).
Например, концепция достоверности может задавать такой вопрос, как «в какой степени оценки достижений на экзамене связаны с сохранением знаний по определенному предмету?» В абсурдной крайности концепция достоверности была бы нарушена, если бы учитель сдавал экзамен по Разделу 4 учебника по истории США, когда она хотела знать, сколько ее ученики узнали из Раздела 5 своего учебника по математике. Точно так же исследователю социальных наук было бы неправильно, если бы она измеряла восприятие стиля лидерства, проводя личностный тест.
Надежность
Надежность в поведенческих исследованиях относится к внутренней и внешней согласованности измерений. Надежность заключается в том, чтобы узнать, даст ли выбранный инструмент измерения те же результаты, если он будет применяться в одних и тех же условиях.