7. Typy proměnných a škálování: Porovnání verzí
| (Nejsou zobrazeny 2 mezilehlé verze od stejného uživatele.) | |||
| Řádek 12: | Řádek 12: | ||
Proměnné můžeme klasifikovat také podle typu hodnot, jichž mohou nabývat a vztahů mezi jednotlivými hodnotami, tedy podle použitého měřítka. V této souvislosti mluvíme o '''škálách''', nebo také '''škálování proměnných'''.<ref name="Hendl" /> | Proměnné můžeme klasifikovat také podle typu hodnot, jichž mohou nabývat a vztahů mezi jednotlivými hodnotami, tedy podle použitého měřítka. V této souvislosti mluvíme o '''škálách''', nebo také '''škálování proměnných'''.<ref name="Hendl" /> | ||
| − | [[File: | + | == Škálování proměnných == |
| + | |||
| + | Škálování proměnných označujeme jinak jako přiřazování kódů.<ref name="Hendl" /> | ||
| + | |||
| + | Jako '''nominální''' označujeme proměnné, které vystupují jako disjunktivní (vzájemně se vylučující) kategorie, tzn. kvalitativní proměnné. Nejlepším odhadem střední hodnoty je '''modus'''. Pokud nominální proměnná nabývá pouze dvou možných hodnot, nazývá se '''dichotomická/binární''' – ''např. ano/ne, muž/žena''. Pokud nabývá více než dvou možných hodnot, nazývá se '''vícekategoriální''' – ''např. barva očí modrá/zelená/hnědá''.<ref name="Hendl" /> | ||
| + | |||
| + | Dalším typem proměnných jsou '''ordinální/pořadové'''. Jako u nominálních zde jsou stanoveny kategorie, ty se ale dají podle určitého měřítka uspořádat na jakousi stupnici. To znamená, že je lze porovnávat z hlediska kvantity/intenzity. Nejčastěji se jedná o různé škály typu ''míra souhlasu (rozhodně souhlasím, spíše souhlasím, spíše nesouhlasím, rozhodně nesouhlasím)'', nebo ''např. školní známky''. Nejlepším odhadem střední hodnoty ordinálních proměnných je '''medián'''.<ref name="Hendl" /> | ||
| + | |||
| + | Existují také proměnné '''kardinální'''. Ty nabývají číselných hodnot. Příkladem je ''věk, výška, váha, reakční čas''. Pro odhad střední hodnoty lze použít '''průměr'''. Můžeme je rozdělit na intervalové/pořadové a na poměrové/podílové<ref name="Hendl" />: | ||
| + | |||
| + | * '''Intervalové/pořadové''' jsou taková data, kdy se hodnoty proměnné dají uspořádat, navíc je však mezi jednotlivými po sobě jdoucími hodnotami stejně velký rozdíl (např. IQ). | ||
| + | * Pokud je mezi po sobě jdoucími hodnotami stejně velký rozdíl, a navíc lze poměřovat hodnoty jejich podílem či násobkem (kolikrát je první hodnota větší než druhá), mluvíme o '''poměrových/podílových'''. U nich pracujeme i s hodnotou 0. | ||
| + | |||
| + | Dále můžeme proměnné dělit na '''kategoriální''' (hodnotami jsou různé kategorie – odpovídá nominálním a ordinálním proměnným) a '''numerické''' (hodnotami jsou číselné údaje – odpovídá kardinálním proměnným).<ref name="Hendl" /> | ||
| + | |||
| + | Podle jiného hlediska lze proměnné dělit ještě na '''diskrétní''' (nabývají pouze celočíselných/oddělených hodnot – např. věk v letech) a '''spojité''' (nabývají libovolných hodnot na nepřerušené škále – např. reakční čas).<ref name="Hendl" /> | ||
| + | |||
| + | Základní typy proměnných lze ukázat například na tomto obrázku: | ||
| + | |||
| + | [[File:Základní typy proměnných.png|400px]] | ||
| + | |||
Typy proměnných. Zdroj: Litschmannová, 2011.<ref name="Litsch">Litschmannová, M. (2011). Průzkumová analýza jednorozměrných dat (Teorie). VŠB - TU Ostrava. Získáno 22. 01. 2017 z : http://gisak.vsb.cz/pan/source/data/skolenia/eda/Pruzkumova_analyza_dat.pdf</ref> | Typy proměnných. Zdroj: Litschmannová, 2011.<ref name="Litsch">Litschmannová, M. (2011). Průzkumová analýza jednorozměrných dat (Teorie). VŠB - TU Ostrava. Získáno 22. 01. 2017 z : http://gisak.vsb.cz/pan/source/data/skolenia/eda/Pruzkumova_analyza_dat.pdf</ref> | ||
| + | |||
| + | Možností, jak vztahy mezi proměnnými zobrazit, je vícero. Další možností je např. tato: | ||
| + | |||
| + | [[File:Typy p8.gif|400px]] | ||
| + | Zdroj obrázku: <ref name="Řez">Řezanková, H., Marek, L., Vrabec, M., Kalenský, L., & Řezanka, P. Typy proměnných [Online]. In: IASTAT: Interaktivní učebnice statistiky. Retrieved January 22, 2017, from http://iastat.vse.cz/typy_promennych.html</ref> | ||
== Reference == | == Reference == | ||
<references/> | <references/> | ||
Aktuální verze z 22. 1. 2017, 10:36
Proměnné jsou určité charakteristiky prvků základního souboru, které nabývají různých hodnot. Některé se dají zjistit snadno (věk, pohlaví), některé se měří obtížněji (sociabilita, další psychologické rysy). Proměnné lze kategorizovat několika způsoby podle různých kritérií[1].
Ferjenčík (2000) například rozděluje proměnné podle toho, v jakém vztahu jsou ke člověku. Pokud jsou proměnné dány v člověku/organismu samotném (věk, inteligence), nazývá je organismické proměnné. Další dva typy proměnných rozlišuje podle toho, jestli jsou vstupem nebo výstupem z organismu. Ty, které jsou vstupem a působí na náš organismus (teplota okolí), nazývá podnětové proměnné. Ty, které jsou výstupem, jsou tedy reakcemi organismu na různé podněty (pocení), nazývá odpověďové proměnné.[2]
Významnější a používanější je však dělení proměnných na tyto tři typy[1]:
- Nezávisle proměnná – proměnná, jejíž hodnotu můžeme účelově ovlivnit a měnit
- Závisle proměnná – proměnná, u které očekáváme změny v důsledku změn hodnot nezávisle proměnné
- Intervenující/nežádoucí proměnná – rušivý element, který do výzkumu vstupuje nechtěně a může zkreslit jeho výsledek, vliv těchto proměnných se snažíme eliminovat
Příklad: Zkoumáme, jestli ve třídách s vyšším počtem žáků (nezávisle proměnná), je horší průměrný prospěch (závisle proměnná). Vstoupit nám do toho může např. informovaná paní učitelka, které zmenšíme počet žáků ve třídě, a ona bude očekávat pozitivní změny v prospěchu, nevědomky tedy může sama výsledek ovlivnit (intervenující proměnná).[1]
Proměnné můžeme klasifikovat také podle typu hodnot, jichž mohou nabývat a vztahů mezi jednotlivými hodnotami, tedy podle použitého měřítka. V této souvislosti mluvíme o škálách, nebo také škálování proměnných.[1]
Škálování proměnných
Škálování proměnných označujeme jinak jako přiřazování kódů.[1]
Jako nominální označujeme proměnné, které vystupují jako disjunktivní (vzájemně se vylučující) kategorie, tzn. kvalitativní proměnné. Nejlepším odhadem střední hodnoty je modus. Pokud nominální proměnná nabývá pouze dvou možných hodnot, nazývá se dichotomická/binární – např. ano/ne, muž/žena. Pokud nabývá více než dvou možných hodnot, nazývá se vícekategoriální – např. barva očí modrá/zelená/hnědá.[1]
Dalším typem proměnných jsou ordinální/pořadové. Jako u nominálních zde jsou stanoveny kategorie, ty se ale dají podle určitého měřítka uspořádat na jakousi stupnici. To znamená, že je lze porovnávat z hlediska kvantity/intenzity. Nejčastěji se jedná o různé škály typu míra souhlasu (rozhodně souhlasím, spíše souhlasím, spíše nesouhlasím, rozhodně nesouhlasím), nebo např. školní známky. Nejlepším odhadem střední hodnoty ordinálních proměnných je medián.[1]
Existují také proměnné kardinální. Ty nabývají číselných hodnot. Příkladem je věk, výška, váha, reakční čas. Pro odhad střední hodnoty lze použít průměr. Můžeme je rozdělit na intervalové/pořadové a na poměrové/podílové[1]:
- Intervalové/pořadové jsou taková data, kdy se hodnoty proměnné dají uspořádat, navíc je však mezi jednotlivými po sobě jdoucími hodnotami stejně velký rozdíl (např. IQ).
- Pokud je mezi po sobě jdoucími hodnotami stejně velký rozdíl, a navíc lze poměřovat hodnoty jejich podílem či násobkem (kolikrát je první hodnota větší než druhá), mluvíme o poměrových/podílových. U nich pracujeme i s hodnotou 0.
Dále můžeme proměnné dělit na kategoriální (hodnotami jsou různé kategorie – odpovídá nominálním a ordinálním proměnným) a numerické (hodnotami jsou číselné údaje – odpovídá kardinálním proměnným).[1]
Podle jiného hlediska lze proměnné dělit ještě na diskrétní (nabývají pouze celočíselných/oddělených hodnot – např. věk v letech) a spojité (nabývají libovolných hodnot na nepřerušené škále – např. reakční čas).[1]
Základní typy proměnných lze ukázat například na tomto obrázku:
Typy proměnných. Zdroj: Litschmannová, 2011.[3]
Možností, jak vztahy mezi proměnnými zobrazit, je vícero. Další možností je např. tato:
Zdroj obrázku: [4]
Reference
- ↑ 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 Hendl, J. (2012). Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. (4., rozš. vyd., p. 734). Praha: Portál.
- ↑ Ferjenčík, J. (2000). Úvod do metodologie psychologického výzkumu: jak zkoumat lidskou duši (Vyd. 1.). Praha: Portál.
- ↑ Litschmannová, M. (2011). Průzkumová analýza jednorozměrných dat (Teorie). VŠB - TU Ostrava. Získáno 22. 01. 2017 z : http://gisak.vsb.cz/pan/source/data/skolenia/eda/Pruzkumova_analyza_dat.pdf
- ↑ Řezanková, H., Marek, L., Vrabec, M., Kalenský, L., & Řezanka, P. Typy proměnných [Online]. In: IASTAT: Interaktivní učebnice statistiky. Retrieved January 22, 2017, from http://iastat.vse.cz/typy_promennych.html
Text je dostupný pod licencí Creative Commons Uveďte autora 3.0 Česko při dodržení případných autorských práv a dalších podmínek
© 2013 ISSN: 2336-5897
