المحتوى
- TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم يقرأ)
- متغيرات الفئوية والفاصل الزمني
- النسبة والمتغيرات الترتيبية
- الاستنتاجات
- مزايا القياس العادي
- عيوب القياس العادية
القياسات الإحصائية تتطلب متغيرات ، ولكن جميع المتغيرات ليست هي نفسها. يمكن قياس بعض المتغيرات مثل الوزن أو السرعة أو الدولارات التي يتم إنفاقها بدقة. الآراء ، رغم ذلك ، هي مسألة مختلفة. يمكن للمرضى تقييم مستوى الألم لديهم بمقياس من واحد إلى عشرة ، أو يمكن لرواد السينما تقييم مدى استمتاعهم بفيلم شاهدوه للتو. هذه الأنواع من المؤشرات هي قياسات ترتيبية. إنها ليست دقيقة بالطريقة التي يمكن أن تكون بها التدابير المادية أو الاقتصادية ، لكن التدابير الترتيبية يمكن أن توفر معلومات قيمة للباحثين.
TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم يقرأ)
تشير التدابير العادية عمومًا إلى الدراسات الاستقصائية ، حيث يتم تقييم رأي المستخدم كمياً.
متغيرات الفئوية والفاصل الزمني
تشمل المتغيرات الإحصائية المختلفة المتغيرات الفئوية والفاصلية والنسبية والنسبية. تشير المتغيرات الفئوية إلى أنواع بدون ترتيب. الطيور والثدييات والزواحف والأسماك هي أنواع يمكن تسميتها ولكن ليس لها ترتيب رياضي بالنسبة لبعضها البعض. متغيرات الفاصل الزمني هي متغيرات ترتبط بالتساوي على نطاق مشترك ؛ على سبيل المثال ، تتغير درجة الحرارة ، حيث يكون الفرق بين 50 و 60 درجة هو نفسه الفرق بين 60 و 70 درجة - 10 درجات.
النسبة والمتغيرات الترتيبية
تبدأ متغيرات النسبة بصفر تمثل المساواة بين شيئين ، وتنتقل إلى العوامل التي تمثل الفرق النسبي. عند مقارنة سكان الصين بالولايات المتحدة ، قد يأخذ متغير النسبة الولايات المتحدة كقاعدة صفرية مع 311 مليون شخص ، مما يمنح الصين ، التي يبلغ عدد سكانها 1.3 مليار نسمة ، قيمة النسبة 4.29. لدى الصين 4.29 عدد الأشخاص مثل الولايات المتحدة. المتغيرات العادية تقيس الصفات ؛ على سبيل المثال ، قد يقول استطلاع الرأي ، "مع حاكمك الحالي ، أنت: (1) غير راضٍ للغاية ، (2) غير راضي ، (3) ليس لديك رأي ، (4) راضي أو (5) راضي جدًا."
الاستنتاجات
تم تصميم القياس العادي لاستنتاج الاستنتاجات ، بينما يتم استخدام طرق أخرى لوصف الاستنتاجات. الاستنتاجات الوصفية تنظم حقائق قابلة للقياس بطريقة يمكن تلخيصها. إذا تغير التحليل الإحصائي لمتوسط دخل الفرد في المدينة على مدى ثلاث سنوات ، يمكن ذكر هذا التغيير كمياً. ومع ذلك ، لا يمكن الاستدلال على سبب تغير المتوسط. ما تراه هو ما تحصل عليه: أرقام. تحاول الاستنتاجات الاستنتاجية أن ترى ما وراء الأرقام الفعلية لبعض الاستنتاجات النوعية ، على سبيل المثال ، "معظم عملاء Frosty Boy Ice Cream راضون".
مزايا القياس العادي
يستخدم القياس العادي عادةً للمسوحات والاستبيانات. يتم تطبيق التحليل الإحصائي على الإجابات بمجرد جمعها لوضع الأشخاص الذين أخذوا المسح في الفئات المختلفة. ثم تتم مقارنة البيانات لاستخلاص الاستنتاجات والاستنتاجات حول جميع السكان الذين شملهم الاستطلاع فيما يتعلق بالمتغيرات المحددة. ميزة استخدام القياس الترتيبي هي سهولة الترتيب والتصنيف. إذا قمت بطرح سؤال استطلاع دون تقديم المتغيرات ، فمن المحتمل أن تكون الإجابات متنوعة للغاية ولا يمكن تحويلها إلى إحصائيات.
عيوب القياس العادية
نفس خصائص القياس الترتيبي التي تخلق مزاياها تخلق أيضًا بعض العيوب. غالبًا ما تكون الإجابات ضيقة جدًا فيما يتعلق بالسؤال الذي تخلقه أو تزيد من التحيز الذي لا يؤخذ في الاعتبار في الاستطلاع. على سبيل المثال ، فيما يتعلق بالسؤال عن الرضا عن الحاكم ، قد يكون الناس راضين عن أدائه الوظيفي لكنهم مستاءون من فضيحة جنسية حديثة. قد يؤدي سؤال الاستبيان إلى إجابة المشاركين على استيائهم من الفضيحة ، على الرغم من الرضا عن أداء وظيفته - لكن الاستنتاج الإحصائي لن يفرق.