- แนวคิดและลักษณะ
- ตัวอย่างของตัวแปรเล็กน้อย
- - ตัวอย่างอธิบาย
- ผู้เข้าร่วมการแข่งขันฟุตบอล
- ประโยชน์ของนโยบายแรงงาน
- ประเทศเกิดของบุคคล
- อ้างอิง
ตัวแปรที่ระบุเป็นหนึ่งที่จะนำค่าที่ระบุระดับหรือประเภทที่วัตถุของการศึกษามีการจัดกลุ่ม ตัวอย่างเช่นตัวแปร "สีผม" จะจัดกลุ่มคนให้เป็นสีน้ำตาลสีดำผมสีบลอนด์เป็นต้น
มาตราส่วนระบุระบุจัดกลุ่มและสร้างความแตกต่างของหน่วยการศึกษาตามคุณภาพที่กำหนดในชั้นเรียนที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนและเป็นเอกสิทธิ์เฉพาะในลักษณะที่ทุกคนที่อยู่ในชั้นเรียนมีความเท่าเทียมกันหรือเทียบเท่ากับคุณลักษณะหรือคุณสมบัติที่อยู่ระหว่างการศึกษา
ไอคอนชายและหญิง ที่มา: pixabay.com
ชั้นเรียนมีความแตกต่างกันตามชื่อหรือโดยการระบุตัวเลขดังนั้นจึงไม่มีค่าตัวเลขหรือลำดับที่กำหนด ตัวอย่างเช่นเพศตัวแปรมีสองชั้นเรียนชายและหญิง นอกจากนี้ยังสามารถใช้หมายเลข 1 และ 2 แทนประเภทชายและหญิงได้ตามลำดับ ตัวเลขเหล่านี้เป็นเพียงตัวระบุตามอำเภอใจ
ในการวัดประเภทนี้ชื่อหรือป้ายกำกับจะถูกกำหนดให้กับวัตถุ ชื่อของตัวอย่างหรือคำจำกัดความที่ได้รับการเสนอชื่อส่วนใหญ่คือ "มูลค่า" ที่กำหนดให้กับการวัดเล็กน้อยของเป้าหมายการศึกษา
หากวัตถุสองชิ้นมีชื่อเดียวกันที่เชื่อมโยงกันแสดงว่าอยู่ในหมวดหมู่เดียวกันและนั่นคือความหมายเดียวที่การวัดเล็กน้อยมี
แนวคิดและลักษณะ
มาตราส่วนเล็กน้อยเป็นระดับพื้นฐานที่สุดและตัวแปรที่วัดได้ในระดับนี้จะแบ่งประเภทของหน่วยการศึกษา (วัตถุบุคคล ฯลฯ ) ออกเป็นชั้นเรียนโดยพิจารณาจากลักษณะเฉพาะและคุณลักษณะที่สังเกตได้อย่างน้อยหนึ่งอย่างคุณลักษณะหรือคุณสมบัติ
ชั้นเรียนหรือหมวดหมู่มีชื่อหรือหมายเลข แต่สิ่งเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นเพียงป้ายกำกับหรือตัวระบุเท่านั้นพวกเขาสร้างความแตกต่างเชิงหมวดหมู่มากกว่าความแตกต่างเชิงปริมาณพวกเขาให้บริการฟังก์ชันการจำแนกอย่างหมดจด
ไม่สามารถจัดการทางคณิตศาสตร์ได้พวกเขาไม่ได้สะท้อนถึงลำดับชั้น (ขึ้นหรือลง) หรือลำดับชั้น (มากกว่าหรือน้อยกว่า) การสังเกตไม่สามารถเรียงลำดับจากน้อยที่สุดไปหามากที่สุดหรือจากเล็กไปหาใหญ่นั่นคือไม่มีหมวดหมู่ใดที่มีลำดับชั้นสูงกว่า อีกประการหนึ่งคือสะท้อนความแตกต่างในตัวแปรเท่านั้น
ตัวแปรที่กำหนดที่มีสองคลาสเรียกว่าไดโคโทมัสเช่นตัวแปรเพศ (ชายหรือหญิง) ตัวแปรที่มีสามหมวดหมู่ขึ้นไปเรียกว่าพหุวิทยาการหรือโพลีโฟโตมิก ตัวอย่างเช่นตัวแปรอาชีพ (คนงานช่างไม้หมอ ฯลฯ )
ตัวแปรที่กำหนดจะสร้างความสัมพันธ์ที่เท่าเทียมกันเท่านั้น นั่นคือวัตถุประสงค์เฉพาะของการศึกษามีลักษณะที่กำหนดชั้นเรียนหรือไม่มี
ด้วยตัวแปรเล็กน้อยสามารถทำการคำนวณสัดส่วนเปอร์เซ็นต์และอัตราส่วนได้และด้วยการนับความถี่หรือตารางจำนวนเหตุการณ์ในแต่ละคลาสของตัวแปรที่ศึกษาจะดำเนินการ การวัดแนวโน้มเข้าสู่ศูนย์กลางที่สามารถจัดการกับตัวแปรประเภทนี้คือโหมด
ตัวอย่างของตัวแปรเล็กน้อย
ตัวอย่างของตัวแปรที่วัดในมาตราส่วนเล็กน้อย:
- สัญชาติ (อาร์เจนตินาชิลีโคลอมเบียเอกวาดอร์เปรู ฯลฯ )
- สี (ขาวเหลืองน้ำเงินดำส้ม ฯลฯ )
- สีของดวงตา (ดำน้ำตาลน้ำเงินเขียว ฯลฯ )
- การจำแนกนักเรียนตามอาชีพ (การบริหาร - 1; ระบบ - 2; อิเล็กทรอนิกส์ - 3; กฎหมาย - 4; ฯลฯ ) (ตัวเลขคือรหัสที่ไม่มีค่าหรือลำดับ)
- สถานภาพสมรส (โสด, แต่งงาน, ม่าย, หย่าร้าง, สหภาพกฎหมายทั่วไป)
- วิชาชีพ (วิศวกรทนายความแพทย์ครู ฯลฯ )
- เพศ (ชายหญิง)
- ความสัมพันธ์ทางศาสนา (คริสเตียนมุสลิมคาทอลิก ฯลฯ )
- การเข้าร่วมทางการเมือง (เสรีนิยมอนุรักษ์นิยมอิสระ ฯลฯ )
- ประเภทโรงเรียน (ของรัฐหรือเอกชน).
- การแข่งขัน (ขาวดำเหลืองลูกครึ่ง ฯลฯ )
- หมู่เลือด (O, A, B, AB)
- ตัวอย่างอธิบาย
ผู้เข้าร่วมการแข่งขันฟุตบอล
หากมีการนับจำนวนผู้เข้าร่วมที่เข้าร่วมการแข่งขันฟุตบอลสามารถกำหนดตัวแปรเล็กน้อย "การเข้าร่วมตามเพศ" ได้ การนับจะรายงานจำนวนผู้ชายและจำนวนผู้หญิงที่เข้าร่วมการแข่งขัน แต่ตัวแปรการจำแนกประเภทคือเพศ
แบ่งคนทั่วไปในเกมฟุตบอลออกเป็นสองประเภทและทั้งสองกลุ่มไม่มีความชอบมากกว่าอีกกลุ่ม สุดท้ายหมวดหมู่นี้เป็นหมวดหมู่พิเศษเนื่องจากไม่มีข้อสงสัยว่าผู้เข้าร่วมแต่ละคนเป็นกลุ่มใด
ประโยชน์ของนโยบายแรงงาน
คุณต้องการทราบความคิดเห็นของประชาชนก่อนการประยุกต์ใช้การปฏิรูปในนโยบายแรงงานของประเทศ ตัวแปรของ 'ดอกเบี้ย' คือผลประโยชน์ของนโยบายแรงงานและในการสำรวจผลบวกที่เป็นไปได้ 5 ประการ ได้แก่ เงินมากขึ้นการรักษาพยาบาลที่ดีขึ้นการเกษียณอายุที่ดีขึ้นความสมดุลระหว่างการทำงาน / ครอบครัวและอื่น ๆ
การตอบสนองทั้งหมดได้รับการวัดตามมาตราส่วนเล็กน้อยโดยมีค่าใช่หรือไม่ใช่ผลลัพธ์อื่น ๆ ครอบคลุมถึงผลประโยชน์ทั้งหมดที่ผู้ตอบแบบสอบถามเชื่อว่าจะได้รับ แต่ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของค่าการสำรวจ
จำนวนคำตอบที่ยืนยันหรือเชิงลบเป็นสิ่งจำเป็นในการคำนวณเปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสอบถามจากทั้งหมดที่พิจารณาว่าพวกเขาจะปรับปรุงหรือไม่ในแง่มุมใด ๆ แต่เปอร์เซ็นต์เหล่านี้ไม่มีความหมายจากมุมมองของผลประโยชน์หนึ่งที่มากกว่าอีกด้านหนึ่ง .
สุดท้ายไม่มีลำดับตามธรรมชาติของผลลัพธ์คุณสามารถใส่ Better Healthcare ไว้ก่อนแทนที่จะเป็น More money และมันจะไม่เปลี่ยนผลลัพธ์เลย
ประเทศเกิดของบุคคล
ประเทศเกิดเป็นตัวแปรเล็กน้อยที่มีค่าเป็นชื่อประเทศ เพื่อวัตถุประสงค์ในการทำงานกับตัวแปรนี้สะดวกในการสร้างรหัสตัวเลขของข้อมูลนั้นเรากำหนดรหัส 1 ให้กับผู้ที่เกิดในอาร์เจนตินารหัสโบลิเวีย 2 รหัสแคนาดา 3 และอื่น ๆ
การเข้ารหัสนี้ช่วยอำนวยความสะดวกในการนับคอมพิวเตอร์และการจัดการเครื่องมือรวบรวมข้อมูล อย่างไรก็ตามและเนื่องจากเราได้กำหนดหมายเลขให้กับหมวดหมู่ต่างๆเราจึงไม่สามารถใช้ตัวเลขเหล่านี้ได้ ตัวอย่างเช่น 1 + 2 ไม่เท่ากับ 3 นั่นคืออาร์เจนตินา + โบลิเวียไม่ส่งผลให้แคนาดา
อ้างอิง
- โคโรนาโด, J. (2007). เครื่องชั่งวัด นิตยสาร Paradigmas กู้คืนจาก unitec.edu.co.
- ฟรอยด์, R .; วิลสัน, ว.; Mohr, D. (2010). วิธีการทางสถิติ ฉบับที่สาม สำนักข่าววิชาการ - Elsevier Inc.
- แก้ว, G .; สแตนลีย์เจ. (2539). วิธีการทางสถิติไม่ได้ใช้กับสังคมศาสตร์ Prentice Hall Hispanoamericana SA
- น่ารัก.; มาร์ช, ว.; วาทิน, S. (2555). สถิติที่ใช้กับธุรกิจและเศรษฐกิจ สิบห้าเอ็ด McGraw-Hill / Interamericana Editores SA
- ออร์ลันโดนี, G. (2010). เครื่องชั่งวัดทางสถิติ นิตยสาร Telos กู้คืนจาก ojs.urbe.edu.
- ซีเกล, S .; คาสเทลแลน, N. (1998). สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ที่ใช้กับพฤติกรรมศาสตร์ ฉบับที่สี่ กองบรรณาธิการ Trillas SA
- (2019). ระดับการวัด สืบค้นจาก en.wikipedia.org.