mérési Adatszintek

a változónak négy különböző mérési szintje van: névleges, ordinális, intervallum vagy Arány. (A mérési intervallum-és Arányszinteket néha folyamatosnak vagy Skálának nevezik). Fontos, hogy a kutató megértse a mérés különböző szintjeit, mivel ezek a mérési szintek a kutatási kérdés megfogalmazásával együtt diktálják, hogy milyen statisztikai elemzés megfelelő. Valójában az alábbi Ingyenes letöltés kényelmesen összekapcsolja a változó szintjeit a különböző statisztikai elemzésekkel.

fedezze fel, hogyan segítünk szerkeszteni a dolgozat fejezeteit

az elméleti keret összehangolása, cikkek összegyűjtése, hiányosságok szintetizálása, világos módszertan és adatterv megfogalmazása, valamint a kutatás elméleti és gyakorlati következményeinek írása átfogó disszertációszerkesztő szolgáltatásaink részét képezik.

• hozd értekezés szerkesztési szakértelem fejezetek 1-5 időben.
• Kövesse nyomon az összes változást, majd dolgozzon veled, hogy tudományos írást hozzon létre.
• folyamatos támogatás a Bizottság visszajelzéseinek kezelésére, a revíziók csökkentése.

négy különböző mérési szint

a pontosság csökkenő sorrendjében a négy különböző mérési szint:

névleges–Latin név csak (republikánus, Demokrata, Zöld, libertariánus)

Ordinal–Gondolj rendezett szinten, vagy soraiban (kis–8oz, közepes–12oz, nagy–32oz)

intervallum–egyenlő időközönként szintek között (1 dollár 2 dollárt ugyanaz intervallum 88 dollárt 89 dollár)

Arány–hagyja, hogy az “o” arányban emlékeztesse Önt nulla a skálán (0. nap, 1. nap, 2. nap, nap 3, …)

az első mérési szint a névleges mérési szint. Ebben a mérési szinten a változó számait csak az adatok osztályozására használják. Ebben a mérési szinten szavak, betűk és alfanumerikus szimbólumok használhatók. Tegyük fel, hogy vannak adatok a három különböző nemi kategóriába tartozó emberekről. Ebben az esetben a női nemhez tartozó személyt F-nek, a férfi nemhez tartozó személyt M-nek, a transznemű személyt pedig T-nek lehet besorolni.

a mérés második szintje a mérés sorrendje. Ez a mérési szint valamilyen rendezett kapcsolatot ábrázol a változó megfigyelései között. Tegyük fel, hogy egy diák a legmagasabb, 100-as osztályzatot szerzi az osztályban. Ebben az esetben az első rangot kapná. Azután, egy másik osztálytárs az an második legmagasabb osztályzatát szerzi 92; ő kapná a második rangot. Egy harmadik hallgató 81-et ér el, és a harmadik rangot kapja, és így tovább. A mérési sorrend a mérések sorrendjét jelzi.

a mérés harmadik szintje a mérés intervallumszintje. A mérés intervallumszintje nemcsak osztályozza és rendezi a méréseket, hanem azt is meghatározza, hogy a skála minden intervalluma közötti távolság egyenértékű a skála mentén az alacsony intervallumtól a magas intervallumig. Például egy mérési intervallumszint lehet a szorongás mérése egy hallgatóban a 10-11-es pontszám között, ez az intervallum megegyezik egy 40-41-es pontszámmal rendelkező hallgatóéval. Népszerű példa erre a mérési szintre a hőmérséklet Celsius-fokon, ahol például a 940c és 960C közötti távolság megegyezik az 1000C és 1020c közötti távolsággal.

a negyedik mérési szint a mérés arányszintje. Ebben a mérési szinten a megfigyelések az egyenlő intervallumok mellett nulla értékkel is rendelkezhetnek. A skála nulla teszi ezt a típusú mérést a többi mérési típustól eltérően, bár a tulajdonságok hasonlóak a mérési intervallum szintjéhez. A mérés arányszintjében a skála pontjai közötti megosztottság ekvivalens távolságra van egymástól.

a kutatónak meg kell jegyeznie, hogy ezen mérési szintek között a névleges szintet egyszerűen az adatok osztályozására használják, míg az intervallumszint és az arányszint által leírt mérési szintek sokkal pontosabbak.

kapcsolódó oldalak:

Adatszintek és mérések

adatelemzési terv

a statisztikai megoldások segítséget nyújthatnak a kvantitatív elemzéshez azáltal, hogy segítenek a módszertan és az eredmények fejezeteinek kidolgozásában. Az általunk kínált szolgáltatások a következők:

adatelemzési terv

kutatási kérdéseinek szerkesztése és null/alternatív hipotézisek

írja be adatelemzési tervét; adjon meg konkrét statisztikákat a kutatási kérdések megválaszolásához, a statisztikák feltételezéseihez, és igazolja, hogy miért azok a megfelelő statisztikák; adjon referenciákat

indokolja meg a minta méretét/teljesítményelemzését, adjon hivatkozásokat

magyarázza el az adatelemzési tervét, hogy kényelmes és magabiztos legyen

két óra kiegészítő támogatás a statisztikussal

kvantitatív eredmények szakasz (leíró statisztikák, kétváltozós és többváltozós elemzések, strukturális egyenlet modellezés, útvonal-elemzés, HLM, klaszterelemzés)

tiszta statisztika és a

kódadatkészlet leíró statisztikákat (pl.

végezzen elemzéseket az egyes kutatási kérdések megvizsgálására

írási eredmények

adjon APA 6. Kiadás táblázatokat és ábrákat

magyarázza meg a 4. fejezet megállapításait

folyamatos támogatás a teljes eredményekhez fejezet statisztika

kérjük , hívja fel 727-442-4290 árajánlatot kérni a kutatás sajátosságai alapján, ütemezni a naptár segítségével az oldalán, vagy e-mailben