datadiva · statisztika gyorstalpalóMielőtt bármit számolsz: milyen szintű a változód?
A statisztikai tesztválasztás nem a próbák fejben tartásával kezdődik, hanem egyetlen kérdéssel. Ha ezt jól megválaszolod, a fél munka kész. Nézzük meg, hogyan!
Mi az a mérési szint, és miért szintek?
A mérési szint mindig egyetlen változóhoz tartozik. Az adatbázisodban ez gyakorlatilag egy oszlop: például a válaszadó neme, az életkora vagy az, hogy mennyire ért egyet egy állítással.
Négy szintet különböztetünk meg, és azért „szintek”, mert egymásra épülnek: a legalsó adja a legkevesebb információt, a legfelső a legrészletesebbet. Minél feljebb jutsz, annál többet tudsz kiszámolni az adataidból.
Ismerkedj meg mind a néggyel
Nominális (névleges)
Egymást kizáró kategóriák, amik között nincs sorrend. A célja a csoportosítás. Még ha számmal kódolod is be az SPSS-be (1 = nő, 2 = férfi), akkor sincs mögötte valódi számtartalom.
Ordinális (sorrendi)
Rangsorolt kategóriák, de csak a sorrend számít: a lépések nem egyformák, és nem is számszerűsíthetők (nem tudod megmondani, hogy az L „mennyivel” több az M-nél). Az adatbázisban többnyire számok szerepelnek, de ezek itt csak a sorrendet jelentik, nem „igazi” számok.
Intervallum
Itt már a számok tényleg számok: számolhatsz velük. A lépésközök egyenlők (egy évvel idősebb lettem, és minden évben ugyanannyit öregszem). A nulla viszont megegyezés kérdése, nem azt jelenti, hogy „nincs”.
Vedd a hőmérsékletet: Európában 0 °C-nál fagy meg a víz, az USA-ban sok helyen Fahrenheitben mérnek, ott a 0 egészen máshol van. A 0 °C attól még nem azt jelenti, hogy „nincs hőmérséklet”. Ugyanígy az időszámításunk nullája Krisztus születése, más kultúrákban máshoz viszonyítanak. Az IQ-nál a 100 pont egy adott populáció átlaga, ami populációnként eltérhet, vagy idővel változhat.
Arány
Számszerű lépések, abszolút nullával: a 0 azt jelenti, hogy valami egyszerűen nincs.
A mértékegység lehet más (km vagy mérföld), a nulla a kanapét jelenti mindkettőnél.
Az egész egy ránézésre
| Csoportosítás | Mérési szint | Mit tud? | Példa |
|---|---|---|---|
| Kvalitatívminőségi, alacsony mérési szintű, csoportosító, kategorizált | Nominális | Csak csoportokat képez, nincs köztük sorrend. | nem, szak, régió |
| Ordinális | Csoportok egyértelmű sorrenddel, de a lépések nem számszerűsíthetők. Ha akarom csoport, ha akarom szám (rangsor). | iskolai végzettség, Likert-tétel (1–5) | |
| Kvantitatívmennyiségi, magas mérési szintű, metrikus, számszerűsítő | Intervallum | Számszerű lépések, de a nulla önkényes. | hőmérséklet, időszámítás, IQ |
| Arány | Számszerű lépések, a nulla abszolút („nincs”). | 0 km, 0 Ft, 0 év, 0 kg |
Kvali vagy kvanti? Kétféle értelemben is hallod majd.
1. Kutatásmódszertani irány. Kvalitatív kutatás az, ahol szöveggel, jelentéssel dolgozol (interjú, fókuszcsoport, tartalomelemzés). Kvantitatív az, ahol számokkal (kérdőív, dolgozateredmények, pénzügyi adatok elemzése). Mindkettő teljes értékű kutatásmódszertani irány, és sokszor együtt is használják őket.
2. Változó-megnevezés. A két alsó mérési szintet (nominális, ordinális) gyakran hívják kvalitatív (minőségi), a két felsőt (intervallum, arány) kvantitatív (mennyiségi) változónak. Ettől még mindkettő a kvantitatív kutatáson belüli adatbázisra vonatkozik: egy kérdőív nominális változója nem lesz tőle kvalitatív kutatás.
Miért ismer a SPSS, a JASP és a jamovi is csak három szintet?
Ha megnyitod a változók beállításait, mindhárom programban három lehetőséget látsz: Nominal, Ordinal és egy harmadikat, ami az SPSS-ben és a JASP-ben Scale, a jamoviban pedig Continuous a neve. Ez a harmadik az intervallum és az arány együttes jelölése.
Ennek az az oka, hogy tesztválasztásnál mindegy, hogy a változód intervallum vagy arány: ugyanazokat a módszereket használhatod rájuk. Csak az számít, hogy a számok valóban számok-e.
Az ordinális változó kétarcú
A nominális változókat külön kezeljük, az ordinálisak viszont különlegesek. Betölthetnek minden szerepet, amit a nominális (hiszen csoportokat jelentenek), és bizonyos megszorításokkal kvantitatív szerepbe is mehetnek, jellemzően nem paraméteres vizsgálatokban.
Példa: a korreláció kvantitatív vizsgálat, de ha ordinális változót építesz bele, akkor nem Pearsont, hanem a nem paraméteres Spearman-korrelációt kell használnod.
A Likert-skála kényes téma. Az egyes tételeket (1–5-ig) általában ordinálisnak tekintjük, a tudományban viszont komoly vita van arról, hogy ordinálisként vagy intervallumként kezeljük-e őket. A több tételből összeadással vagy átlagolással képzett összesített skálát a gyakorlatban többnyire Scale (jamoviban Continuous) változóként használják. Ezt érdemes előre eldönteni, és a dolgozatodban meg is indokolni.
A szint dönti el, mit számolhatsz és mit rajzolhatsz
Nominális és ordinális változónál csak kategóriák vannak, ezért a megoszláson a fókusz: gyakoriságok (miből hány darab) és relatív gyakoriságok (hány százalék). Például: fiú 20 fő, 40%; lány 30 fő, 60%. Ábrán oszlop- vagy sávdiagram a barátod. A kördiagramot inkább hagyd. 🙃
| Nem | Gyakoriság | Relatív gyakoriság |
|---|---|---|
| Fiú | 20 fő | 40% |
| Lány | 30 fő | 60% |
| Összesen | 50 fő | 100% |
Intervallum és arány változónál már igazi mutatószámokat számolhatsz: átlagot, mediánt, szórást, terjedelmet, kvartiliseket. Ábrán hisztogram vagy boxplot dukál.
A leggyakoribb hiba
Folytonos, számszerű adatra oszlopdiagramot ereszteni intervallumba rendezés nélkül. Ez szakmailag hibás. Oda hisztogram kell, amiben az oszlopok össze is érnek, mert a változó folytonos.
Melyik szint ez?
Öt gyors kérdés. Kattints a szerinted helyes szintre!
Szak: ápoló / szociális munkás / gyógypedagógus / pszichológus
Legmagasabb iskolai végzettség: alap / közép / BSc / MSc / PhD
Hőmérséklet °C-ban
Havi nettó fizetés forintban
Település típusa: falu / város / megyeszékhely / főváros
Elakadtál? Együtt megcsináljuk!
Az elmélet a könnyebbik fele. A nehezebb az, amikor a saját adatbázisodnál kell eldönteni, melyik változó milyen szintű, melyik teszt illik hozzá, és mit írj le a dolgozatodba. Ott szoktak megcsúszni a szakdolgozatok, a disszertációk és a beadandók.
Nem helyetted, hanem veled nézzük végig az adataidat, hogy te is értsd, mit miért csinálsz. SPSS, JASP, jamovi: ami neked kényelmes.
Együtt megcsináljuk!
Telefon: Telefonszám megjelenítése · WhatsApp · Viber
zsuzsanna.kun@datadiva.hu · datadiva.hu