18c0693f

    Измерения в статистике

В статистике измерения (приписывание значений признакам единицам совокупности) осуществляются с помощью шкал — способов представления переменных (признаков, атрибутов) и их группировки в различные категории. Шкала определяет характер значений, присвоенных переменным в наборе данных, и влияет на выбор методов анализа.

Номинальная (шкала наименований) — используется для категоризации данных без учёта количественных отношений. Объекты классифицируются в группы, где каждая группа отличается уникальным наименованием, но никакие математические операции над данными невозможны. Примеры: гендер, национальность, виды растений.

Порядковая (ранговая) — представляет данные, которые можно упорядочить, но между которыми нельзя точно определить разницу величины. Показывает относительное положение элементов, но не расстояние между ними. Примеры: ранги военных, уровни образования.

Интервальная — шкалы с равными интервалами между значениями, что позволяет определять не только порядок, но и точное различие между значениями. Пример: температурная шкала Цельсия.

Шкала отношений — содержит все свойства интервальной шкалы, но также имеет абсолютный ноль, позволяющий делать утверждения о соотношении (например, один объект в два раза больше другого). Примеры: вес, рост, дистанция.

  • Карасев А. - Способы отбора и виды выборки, обеспечивающие репрезентативность
    Выборочный метод применяется в тех случаях, когда проведение сплошного наблюдения невозможно или экономически нецелесообразно. В частности, проверка качества отдельных видов продукции может быть...

  • Непараметрические тесты
    Это самый известный и самый распространенный тест непараметрического сравнения двух независимых выборок. Он основан на использовании одной общей последовательности значений обоих выборок

  • Таблицы сопряженности
    Для создания таблиц сопряженности и вычисления меры связанности на их основе, выберите в меню команды Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Crosstabs... (Таблицы сопряженности) Откроется диалоговое окно Crosstabs

  • Корреляции
    Полученные результаты содержат: корреляционный коэффициент Пирсона r, количество использованных пар значений переменных и вероятность ошибки р, соответствующая предположению о ненулевой корреляции. В приведенном примере присутствует сильная корреляция, поэтому все коэффициенты конечно же являются сверхзначимыми (р < 0,001)