Sadržaj:
- Varijable
- Neovisne i ovisne varijable
- Aktivne i atributne varijable
- Kategoričke i kontinuirane varijable
- Mjerne skale u statističkoj analizi
- Nominalna ljestvica
- Redovna ljestvica
- Intervalne i omjerne skale
- Valjanost i pouzdanost
- Valjanost
- Pouzdanost
Ovaj će članak razbiti neke od osnovnih pojmova kvantitativne analize.
6689062, CC0, putem Pixabay-a
Kvalitativna i kvantitativna statistička analiza mogu biti vrlo korisne za tvrtku ili organizaciju koja želi formulirati učinkovitu marketinšku strategiju. Ipak, razumijevanje kvalitativne i kvantitativne statistike i njenih alata može biti vrlo zbunjujuće. Ovaj članak nastoji razumjeti osnovne pojmove povezane s kvantitativnom analizom.
Varijable
Varijabla je uočljiva karakteristika predmeta ili događaja koja se može opisati prema nekoj dobro definiranoj klasifikacijskoj ili mjernoj shemi.
Primjeri varijabli proučavanih u istraživanju ponašanja ili društvenih znanosti uključuju: spol, prihod, obrazovanje, društvenu klasu, organizacijsku produktivnost, orijentaciju na zadatak, pamćenje opoziva, pamćenje prepoznavanja i postignuća (Kerlinger & Lee, 2001).
Neovisne i ovisne varijable
Neovisna varijabla je pojava kojom istraživač manipulira i za koju se predviđa da utječe na druge pojave (Williams & Monge, 2001). Primjer neovisne varijable bila bi metoda poučavanja, liječenje ili režim treninga.
Ovisna varijabla je pojava na koju utječe istraživačeva manipulacija drugim pojavama. Na primjer, postignuće je učinak nastavne metode, izlječenje ili ne učinak medicinskog tretmana, a viša razina vještine ili ne (postignuće) učinak režima treninga.
Pretpostavimo da obrazovni istraživač želi znati kako određeni stil poučavanja utječe na učenje u učionici i da će izmjeriti razliku dajući učenicima pre-test prije nego što se primijeni stil poučavanja, a zatim te iste studente ponovno testirajući. Neovisna varijabla bila bi nova metoda poučavanja (uzrok), a ovisna varijabla bili bi rezultat rezultata na testu ili ishod ili učinak).
Aktivne i atributne varijable
Kerlinger i Lee prave drugu razliku u varijablama između aktivne i atributne.
Aktivna varijabla je varijabla kojom se može manipulirati. Aktivne varijable također se nazivaju eksperimentalne varijable. Primjeri ove vrste varijabli su metode poučavanja, treninzi i slično, koje se mogu izmijeniti kako bi se procijenio njihov učinak na pojave.
Varijabla atributa je varijabla kojom se ne može manipulirati. Primjer varijable atributa je spol, rasa, psihološko stanje i bilo koja karakteristika koja je svojstvena ili unaprijed programirana i ne može se mijenjati.
Kategoričke i kontinuirane varijable
Treći par važnih varijabli su kategoričke i kontinuirane varijable (Kerlinger & Lee).
Kategorijske varijable pripadaju mjerenju koje se naziva nominalna i demografska priroda. To znači da se koriste za svrstavanje u međusobno isključive kategorije. Kao takvi, nemaju čin i stoga su jednakog statusa poput spola, dobi, rase, vjerske sklonosti i političke pripadnosti.
Kontinuirane varijable su one koje imaju uređeni osjećaj vrijednosti unutar određenog raspona, s teoretskim beskonačnim brojem vrijednosti unutar tog raspona. Primjer ove vrste varijable je inteligencija, koja se može označiti visokom, srednjom ili niskom, ovisno o rezultatima na testovima postignuća.
Mjerne skale u statističkoj analizi
U statističkoj analizi postoje četiri osnovne razine mjerenja.
Nominalna ljestvica
Nominalna ljestvica je najslabiji oblik statističkog mjerenja. Istraživači koriste nominalnu ljestvicu za klasificiranje opažanja bez namjere da nalažu ili rangiraju nalaze prema razini važnosti. Takva promatranja uključuju isticanje boje očiju, rase, religije, nacionalnosti i slično.
Redovna ljestvica
Redovna ljestvica uključuje nominalnu ljestvicu, ali pokušava razvrstati odgovore s nekim "većim od" ili "manjim od". Na primjer, istraživački upitnik može biti dizajniran kako bi naučio koliko odrasli uživaju koristeći se društvenim mrežama poput facebooka ili bi se rezultati konjske utrke mogli poredati redoslijedom završetka.
I nominalna i redna skala mjerenja prvenstveno se koriste u kvalitativnoj analizi.
Intervalne i omjerne skale
Treći oblik statističkog mjerenja je intervalna skala. Prva karakteristika skala intervala i omjera je da se razina značajnosti tretira kroz poznate i jednake intervale. Druga karakteristika ovih razina ili ljestvica je da su kvantitativne prirode. Nadalje, na njih se mogu primijeniti neke ili sve aritmetičke operacije.
Valjanost i pouzdanost
U obrazloženju statistike, Frederick Williams i Peter Monge (2001.) primijetili su:
Drugim riječima, uvijek postoji mogućnost da će odabrana metoda doista dovesti do statističkog ludila. Da bi osigurao rezultate određene statističke analize, budući istraživač mora uzeti u obzir koncepte valjanosti i pouzdanosti.
Valjanost
Valjanost u istraživanjima ponašanja ili društvenih znanosti ukazuje na stupanj u kojem mjerila mjere ono što istraživači tvrde da mjere. Williams & Monge ističu da je "pitanje valjanosti pitanje" dobrog prilagođavanja "između onoga što je istraživač definirao kao karakteristike fenomena i onoga što je on ili ona izvijestio na jeziku mjerenja" (str. 29).
Na primjer, koncept valjanosti može postaviti takvo pitanje kao "u kojoj se mjeri ocjene postignuća na ispitu odnose na zadržavanje znanja iz određenog predmeta?" U apsurdnoj krajnosti, koncept valjanosti bio bi povrijeđen kad bi učiteljica držala ispit iz odjeljka 4. američkog povijesnog teksta kad bi željela znati koliko su njezini učenici naučili iz 5. odjeljka matematičkog teksta. Isto tako, istraživačica društvenih znanosti ne bi bila u redu kad bi mjerila percepciju stila vođenja dajući test osobnosti.
Pouzdanost
Pouzdanost u istraživanjima bihevioralnih znanosti odnosi se na unutarnju i vanjsku dosljednost mjerenja. Pouzdanost nastoji znati hoće li odabrani alat za mjerenje dati iste rezultate ako se primijeni pod istim uvjetima.