Tartalomjegyzék:
- Változók
- Független és függő változók
- Aktív és attribútumváltozók
- Kategorikus és folytonos változók
- Mérési skálák a statisztikai elemzésben
- Névleges méretarány
- Rendes skála
- Intervallum és arány arányok
- Érvényesség és megbízhatóság
- Érvényesség
- Megbízhatóság
Ez a cikk lebontja a kvantitatív elemzés néhány alapvető fogalmát.
6689062, CC0, a Pixabay-en keresztül
A kvalitatív és kvantitatív statisztikai elemzés nagyon hasznos lehet egy olyan vállalkozás vagy szervezet számára, amely hatékony marketing stratégiát kíván megfogalmazni. A minőségi és mennyiségi statisztikák és eszközeinek megértése azonban nagyon zavaró lehet. Ez a cikk a kvantitatív elemzéshez kapcsolódó alapfogalmak értelmezésére törekszik.
Változók
A változó egy tárgy vagy esemény megfigyelhető jellemzője, amelyet valamilyen jól meghatározott osztályozási vagy mérési séma szerint lehet leírni.
A viselkedési vagy társadalomtudományi kutatás során vizsgált változók példái a következők: nem, jövedelem, iskolai végzettség, társadalmi osztály, szervezeti produktivitás, feladatorientáció, emlékezet-emlékezet, felismerési memória és teljesítmény (Kerlinger & Lee, 2001).
Független és függő változók
A független változó az a jelenség, amelyet egy kutató manipulál, és amely várhatóan hatással lesz más jelenségekre is (Williams & Monge, 2001). A független változó példája lehet egy tanítási módszer, egy orvosi kezelés vagy egy edzés.
A függő változó olyan jelenség, amelyet a kutató más jelenségekkel való manipulációja befolyásol. Például az eredmény egy tanítási módszer hatása, gyógyítás vagy sem az orvosi kezelés hatása, és magasabb képzettségi szint, vagy nem (eredmény) az edzés rendjének hatása.
Tegyük fel, hogy egy oktató kutató tudni akarja, hogy egy bizonyos tanítási stílus hogyan befolyásolja az osztálytermi tanulást, és meg fogja mérni a különbséget azzal, hogy a tanulóknak a tanítási stílus alkalmazása előtt elővizsgálatot ad, majd utána újra teszteli ugyanazokat a diákokat. A független változó az új tanítási módszer (az ok), a függő változó pedig az eredményül kapott teszteredmények vagy az eredmény vagy a hatás).
Aktív és attribútumváltozók
Kerlinger és Lee egy másik különbséget tesznek a változók között az aktív és az attribútum között.
Az aktív változó manipulálható változó. Az aktív változókat kísérleti változóknak is nevezzük. Ilyen típusú változókra példák lehetnek a tanítási módszerek, a képzési rendek és hasonlók, amelyek változtathatók a jelenségekre gyakorolt hatásuk felmérése céljából.
Az attribútum változó olyan változó, amely nem manipulálható. Az attribútumváltozóra példa a nem, a faj, a pszichológiai állapot és / vagy bármely olyan jellemző, amely eredendően vagy előre beprogramozott és nem változtatható meg.
Kategorikus és folytonos változók
A harmadik fontos változó pár a kategorikus és a folyamatos változó (Kerlinger & Lee).
A kategorikus változók a nominális és demográfiai jellegű méréshez tartoznak. Ez azt jelenti, hogy egymást kizáró kategóriákba sorolás céljából használják őket. Mint ilyenek, nincs rangjuk, így egyenlő státusúak, mint a nem, az életkor, a faj, a vallási preferenciák és a politikai hovatartozás.
Folyamatos változók azok, amelyeknek rendezett értékérzékelése van egy bizonyos tartományon belül, elméleti végtelen számú értékkel ezen a tartományon belül. Az ilyen típusú változókra példa az intelligencia, amelyet a teljesítménytesztek pontszámaitól függően magasnak, közepesnek vagy alacsonynak lehet jelölni.
Mérési skálák a statisztikai elemzésben
A statisztikai elemzésben négy alapvető mérési szint létezik.
Névleges méretarány
A nominális skála a statisztikai mérés leggyengébb formája. A kutatók egy nominális skálán osztályozzák a megfigyeléseket, nem szándékozva a megállapításokat fontossági sorrendbe állítani vagy rangsorolni. Ilyen megfigyelések közé tartozik a szem színének, fajának, vallásának, nemzetiségének és hasonlóknak a kiemelése.
Rendes skála
A soros skála magában foglalja a nominális skálát, de a válaszokat "nagyobb, mint" vagy "kevesebb" értékkel kívánja rangsorolni. Például egy kutatási kérdőívet meg lehet tervezni annak megismerésére, hogy a felnőttek mennyire élvezik a közösségi média, például a facebook használatát, vagy a lóverseny eredményei felsorolhatók a cél sorrendjében.
A kvalitatív elemzés során elsősorban a nominális és az ordinális mérési skálát használják.
Intervallum és arány arányok
A statisztikai mérés harmadik formája az intervallum skála. Az intervallum- és arányskálák első jellemzője, hogy a szignifikancia szintjét ismert és egyenlő intervallumok alapján kezeljük. E szintek vagy skálák második jellemzője, hogy kvantitatív jellegűek. Ezenkívül néhány vagy az összes számtani művelet alkalmazható rájuk.
Érvényesség és megbízhatóság
Az indokolás statisztika, Frederick Williams és Peter Monge (2001) megjegyezte:
Más szavakkal, mindig fennáll annak a lehetősége, hogy a választott módszer valóban statisztikai őrülethez vezet. Egy adott statisztikai elemzés eredményeinek biztosítása érdekében a leendő kutatónak figyelembe kell vennie az érvényesség és a megbízhatóság fogalmát.
Érvényesség
A viselkedés- vagy társadalomtudományi kutatás érvényessége azt jelzi, hogy a skálák milyen mértékben mérik azt, amit a kutatók állítanak. Williams és Monge rámutat arra, hogy "az érvényesség kérdése az" illeszkedés jóságának "kérdése között, amit a kutató egy jelenség jellemzőiként definiált, és amit a mérés nyelvén jelentett" (29. o.)
Például az érvényesség fogalma olyan kérdést tehet fel, hogy "a vizsga eredményei milyen mértékben kapcsolódnak egy bizonyos tantárgy ismeretének megőrzéséhez?" Abszurd szélsőségesen az érvényesség fogalma sérülne, ha egy tanár vizsgát tenne az amerikai történelem szövegének 4. szakaszáról, amikor azt akarta tudni, mennyit tanultak tanulói matematikai szövegük 5. szakaszából. Hasonlóképpen, egy társadalomtudományi kutató nem érezné jól magát, ha személyiségteszt megadásával mérné fel a vezetési stílus érzékelését.
Megbízhatóság
A viselkedéstudományi kutatás megbízhatósága a mérés belső és külső konzisztenciájára utal. A megbízhatóság arra törekszik, hogy a választott mérési eszköz ugyanazt az eredményt adja-e, ha pontosan ugyanazon feltételek mellett alkalmazzák.