Глоссарий

Курста кездесетін 121 статистикалық термин: қазақша атауы, орысша және ағылшынша баламасы, белгіленуі және қысқа анықтамасы.

Негізгі ұғымдар

Бас жиынтық (N) — Генеральная совокупность, Population: Зерттеуші қорытынды жасағысы келетін барлық нысандардың толық жиыны. Мысалы, Қазақстандағы барлық 9-сынып оқушылары.
Таңдама (n) — Выборка, Sample: Бас жиынтықтан зерттеуге нақты алынған бөлік. Таңдама бойынша есептелген нәтижелер бас жиынтыққа жалпыланады.
Таңдама көлемі (n) — Объём выборки, Sample size: Таңдамадағы бақылаулар (қатысушылар) саны. Көлем артқан сайын бағалау дәлірек, ал критерий қуаты жоғары болады.
Кездейсоқ іріктеу — Случайный отбор, Random sampling: Бас жиынтықтың әр мүшесінің таңдамаға түсу мүмкіндігі бірдей болатын іріктеу тәсілі. Нәтижені жалпылаудың негізгі шарты.
Параметр (μ, σ) — Параметр, Parameter: Бас жиынтықты сипаттайтын сандық көрсеткіш (мысалы, бас жиынтық орташасы μ). Әдетте белгісіз, таңдама арқылы бағаланады.
Таңдамалық статистика (M, SD) — Выборочная статистика, Sample statistic: Таңдама деректері бойынша есептелген көрсеткіш (орташа, стандартты ауытқу т.б.). Бас жиынтық параметрінің бағасы ретінде қолданылады.
Айнымалы — Переменная, Variable: Әр қатысушыда әртүрлі мән қабылдай алатын белгі: жасы, жынысы, тест ұпайы. SPSS-те әр айнымалы — бір баған.
Тәуелді айнымалы (Y) — Зависимая переменная, Dependent variable: Зерттеуде өлшенетін нәтиже — басқа айнымалылардың әсерінен өзгереді деп күтілетін көрсеткіш. Мысалы, емтихан ұпайы.
Тәуелсіз айнымалы (X) — Независимая переменная, Independent variable: Нәтижеге әсер етеді деп болжанатын айнымалы — фактор немесе топтастырушы белгі. Мысалы, оқыту әдісі.
Категориялық деректер — Категориальные данные, Categorical data: Мәндері сан емес, санаттар болатын деректер: жынысы, мамандығы, «иә/жоқ» жауабы. Номиналды және реттік шкалаларды қамтиды.
Номиналды шкала — Номинальная шкала, Nominal scale: Санаттарының табиғи реті жоқ шкала: жынысы, ұлты, оқу тобы. Тек жиілік пен мода есептеледі.
Реттік шкала — Порядковая шкала, Ordinal scale: Санаттары реттелген, бірақ араларындағы қашықтық тең емес шкала: «төмен – орташа – жоғары». Медиана мен рангтік критерийлер қолданылады.
Шкалалық деректер — Количественные (метрические) данные, Scale (interval / ratio) data: Мәндерінің арасындағы айырма мағыналы болатын сандық деректер: ұпай, жас, уақыт. SPSS-те «Scale» деп белгіленеді.
Үзіліссіз айнымалы — Непрерывная переменная, Continuous variable: Аралықтағы кез келген мәнді қабылдай алатын сандық айнымалы: бой, салмақ, тапсырманы орындау уақыты.
Дискретті айнымалы — Дискретная переменная, Discrete variable: Тек жеке (әдетте бүтін) мәндерді қабылдайтын сандық айнымалы: сыныптағы оқушылар саны, дұрыс жауаптар саны.
Лайкерт шкаласы — Шкала Лайкерта, Likert scale: Сауалнамадағы келісу дәрежесін өлшейтін шкала, әдетте 5 немесе 7 баллдық: «мүлдем келіспеймін» – «толық келісемін». Жеке тармақ — реттік дерек.
Тәуелсіз таңдамалар — Независимые выборки, Independent samples: Қатысушылары әртүрлі және бір-бірімен байланыспаған топтар. Мысалы, бақылау тобы мен эксперимент тобы.
Жұптық (тәуелді) таңдамалар — Зависимые (парные) выборки, Paired (dependent) samples: Бір қатысушылардан екі рет алынған немесе жұптастырылған өлшеулер. Мысалы, курсқа дейінгі және кейінгі тест нәтижелері.
Жетіспейтін мәндер — Пропущенные значения, Missing values: Қатысушы жауап бермеген немесе тіркелмей қалған мәндер. SPSS оларды талдаудан шығарып тастайды, сондықтан нақты n кішірейеді.

Сипаттаушы статистика

Орташа (арифметикалық) (M, x̄) — Среднее арифметическое, Mean: Барлық мәндердің қосындысын олардың санына бөлгендегі шама. Шеткі мәндерге сезімтал, сондықтан қалыпты үлестірілген деректерге лайық.
Медиана (Mdn) — Медиана, Median: Реттелген қатарды тең екі бөлікке бөлетін ортаңғы мән. Шеткі мәндерге төзімді — асимметриялы және реттік деректерге қолданылады.
Мода (Mo) — Мода, Mode: Деректерде ең жиі кездесетін мән. Номиналды деректер үшін жалғыз қолайлы орталық көрсеткіш.
Дисперсия (s², σ²) — Дисперсия, Variance: Мәндердің орташадан ауытқуларының квадраттарының орташасы. Деректердің шашыраңқылығын көрсетеді; өлшем бірлігі — квадратталған.
Стандартты ауытқу (SD, s) — Стандартное отклонение, Standard deviation: Дисперсияның квадрат түбірі — мәндердің орташадан «әдеттегі» ауытқуы. Бастапқы өлшем бірлігінде беріледі, есепте M (SD) түрінде жазылады.
Стандартты қате (SE) — Стандартная ошибка, Standard error: Таңдамалық статистиканың (әдетте орташаның) таңдамадан таңдамаға қаншалықты өзгеретінін көрсетеді: SE = SD / √n. Сенімді интервалдың негізі.
Құлаш (R) — Размах, Range: Ең үлкен және ең кіші мәндердің айырмасы. Есептеу оңай, бірақ бір ғана шеткі мәннен қатты өзгереді.
Квартиль (Q1, Q2, Q3) — Квартиль, Quartile: Реттелген деректерді тең төрт бөлікке бөлетін мәндер: Q1 — төменгі 25%, Q2 — медиана, Q3 — төменгі 75% шекарасы.
Квартиларалық құлаш (IQR) — Межквартильный размах, Interquartile range: Q3 пен Q1 айырмасы — деректердің ортаңғы 50%-ының ені. Медианамен бірге есептеледі: Mdn (IQR).
Процентиль — Процентиль, Percentile: Деректердің берілген пайызы өзінен төмен жататын мән. 90-процентиль — қатысушылардың 90%-ы осы мәннен төмен нәтиже көрсеткен деген сөз.
Жиілік (f) — Частота, Frequency: Белгілі бір мәннің немесе санаттың деректерде неше рет кездескені. Пайызбен берілсе — салыстырмалы жиілік.
Шеткі мән — Выброс, Outlier: Қалған деректерден едәуір алшақ жатқан бақылау. Орташаны, корреляцияны және регрессияны бұрмалауы мүмкін; қорапты диаграммада жеке нүктемен көрінеді.
Қалыпты үлестірім — Нормальное распределение, Normal distribution: Қоңырау пішінді симметриялы үлестірім: мәндердің көбі орташаның маңында, ±1 SD ішінде шамамен 68%, ±2 SD ішінде 95%. Параметрлік критерийлердің негізгі шарты.
Асимметрия — Асимметрия, Skewness: Үлестірімнің симметриядан ауытқуы. Оң асимметрия — «құйрық» оң жақта (жоғары мәндер сирек), теріс асимметрия — сол жақта.
Эксцесс — Эксцесс, Kurtosis: Үлестірім «құйрықтарының» қалыпты үлестіріммен салыстырғандағы салмағы: оң эксцесс — шеткі мәндер көбірек, төбесі үшкір.
z-балл (z) — z-оценка, z-score: Мәннің орташадан неше стандартты ауытқуға алшақ жатқанын көрсететін стандартталған шама: z = (x − M) / SD.
Гистограмма — Гистограмма, Histogram: Сандық айнымалының үлестірімін көрсететін бағанды график: әр баған — мәндер аралығы, биіктігі — сол аралықтағы жиілік.
Қорапты диаграмма — Ящичная диаграмма («ящик с усами»), Box plot: Медиананы, квартильдерді және шеткі мәндерді бір суретте көрсететін график. Топтарды салыстыруға және шеткі мәндерді табуға ыңғайлы.
Шашырау диаграммасы — Диаграмма рассеяния, Scatter plot: Екі сандық айнымалының байланысын нүктелермен көрсететін график. Корреляция есептемес бұрын сызықтылықты тексеру үшін салынады.
Қиылысу кестесі — Таблица сопряжённости, Contingency table (crosstab): Екі категориялық айнымалының санаттары қиылысындағы жиіліктер кестесі. SPSS-те Crosstabs арқылы құрылады, хи-квадрат тестінің негізі.

Гипотезаны тексеру

Нөлдік гипотеза (H₀) — Нулевая гипотеза, Null hypothesis: «Айырмашылық немесе байланыс жоқ» деген болжам. Критерий осы гипотеза дұрыс болғанда байқалған нәтиженің қаншалықты ықтимал екенін бағалайды.
Балама гипотеза (H₁) — Альтернативная гипотеза, Alternative hypothesis: Нөлдік гипотезаға қарама-қарсы болжам: айырмашылық немесе байланыс бар. Әдетте зерттеушінің өз болжамына сәйкес келеді.
p-мән (p) — p-значение, p-value: Нөлдік гипотеза дұрыс болған жағдайда осындай немесе одан да шеткі нәтиже алу ықтималдығы. p < α болса, H₀ жоққа шығарылады. SPSS-те «Sig.» бағаны.
Маңыздылық деңгейі (α) — Уровень значимости, Significance level: I типті қатенің алдын ала белгіленген шекті ықтималдығы, әдетте α = 0,05. p-мән осы шекпен салыстырылады.
Статистикалық маңыздылық — Статистическая значимость, Statistical significance: Нәтиженің кездейсоқтықпен түсіндірілуі екіталай екенін білдіреді (p < α). Әсердің үлкен немесе практикалық маңызды екенін көрсетпейді — ол үшін әсер көлемі керек.
I типті қате (α) — Ошибка первого рода, Type I error: Шын мәнінде дұрыс нөлдік гипотезаны жоққа шығару — жоқ әсерді «таптық» деп қорыту (жалған оң нәтиже).
II типті қате (β) — Ошибка второго рода, Type II error: Шын мәнінде жалған нөлдік гипотезаны жоққа шығармау — бар әсерді байқамай қалу (жалған теріс нәтиже).
Критерий қуаты (1 − β) — Мощность критерия, Statistical power: Шын мәнінде бар әсерді критерийдің анықтай алу ықтималдығы. Таңдама көлемі мен әсер көлемі артқан сайын өседі; әдетте кемінде 0,80 болуы тиіс.
Сенімді интервал (CI) — Доверительный интервал, Confidence interval: Бас жиынтық параметрі берілген сенімділікпен (әдетте 95%) жататын мәндер аралығы. Интервал неғұрлым тар болса, бағалау соғұрлым дәл.
Еркіндік дәрежесі (df) — Степени свободы, Degrees of freedom: Статистиканы есептегенде еркін өзгере алатын мәндер саны; таңдама көлемі мен топтар санына байланысты. Нәтижеде жақшада жазылады: t(48), F(2, 57).
Критерий статистикасы (t, F, χ², U) — Статистика критерия, Test statistic: Таңдама деректерінен есептелетін, байқалған нәтиженің нөлдік гипотезадан қаншалықты алшақ екенін бір санмен көрсететін шама. p-мән осыдан шығады.
Екі жақты критерий — Двусторонний критерий, Two-tailed test: Айырмашылықтың екі бағытын да (артық немесе кем) тексеретін критерий. Бағыт алдын ала негізделмесе, осы нұсқа қолданылады; SPSS әдепкіде осыны береді.
Параметрлік критерий — Параметрический критерий, Parametric test: Деректердің үлестірімі туралы шарттарға (қалыптылық, дисперсиялардың біртектілігі) сүйенетін критерий: t-тест, ANOVA, Пирсон корреляциясы.
Параметрлік емес критерий — Непараметрический критерий, Nonparametric test: Қалыпты үлестірімді талап етпейтін, әдетте рангтерге негізделген критерий: Манн–Уитни, Уилкоксон, Краскел–Уоллис, Спирмен.
Ранг — Ранг, Rank: Мәннің реттелген қатардағы орын нөмірі. Параметрлік емес критерийлер бастапқы мәндердің орнына осы рангтермен жұмыс істейді.
Шапиро–Уилк тесті (W) — Критерий Шапиро–Уилка, Shapiro–Wilk test: Деректердің қалыпты үлестірімге сәйкестігін тексеретін критерий. p > 0,05 болса, қалыптылықтан ауытқу анықталмады деп есептеледі.
Дисперсиялардың біртектілігі — Однородность дисперсий, Homogeneity of variance: Салыстырылатын топтардағы дисперсиялардың шамамен тең болу шарты. Тәуелсіз t-тест пен ANOVA үшін қажет, Левен тестімен тексеріледі.
Левен тесті — Критерий Ливиня, Levene's test: Топтардағы дисперсиялардың теңдігін тексереді. p > 0,05 — дисперсиялар біртекті; p < 0,05 болса, t-тесттің Уэлч түзетуі бар жолы оқылады.
Сфералық шарты — Сферичность, Sphericity: Қайталанатын өлшеулі ANOVA шарты: өлшеулердің барлық жұптарының айырмаларының дисперсиялары тең болуы керек. Моучли тестімен тексеріледі, бұзылса Гринхаус–Гайссер түзетуі қолданылады.
Әсер көлемі — Размер эффекта, Effect size: Айырмашылықтың немесе байланыстың шамасын таңдама көлеміне тәуелсіз түрде көрсететін өлшем. p-мән «әсер бар ма?» дегенге, ал әсер көлемі «қаншалықты үлкен?» дегенге жауап береді.
Коэн d коэффициенті (d) — d Коэна, Cohen's d: Екі орташаның айырмасын стандартты ауытқу бірлігінде көрсететін әсер көлемі. Шартты шектер: 0,2 — шағын, 0,5 — орташа, 0,8 — үлкен.
Эта-квадрат (η²) — Эта-квадрат, Eta squared: ANOVA-дағы әсер көлемі: тәуелді айнымалы дисперсиясының фактормен түсіндірілетін үлесі. Шартты шектер: 0,01 — шағын, 0,06 — орташа, 0,14 — үлкен.
Көп рет тестілеу — Множественные сравнения, Multiple testing: Бір деректерге бірнеше критерий қатар қолданылғанда кемінде бір жалған оң нәтиже алу ықтималдығының өсуі. Түзетулер арқылы бақыланады.
Бонферрони түзетуі — Поправка Бонферрони, Bonferroni correction: Көп рет тестілеудегі ең қарапайым түзету: маңыздылық деңгейі салыстырулар санына бөлінеді (α / k). Қатаң, бірақ түсінікті әдіс.
Post-hoc салыстырулар — Апостериорные сравнения, Post hoc tests: Жалпы критерий (ANOVA, Краскел–Уоллис) маңызды шыққаннан кейін нақты қай топтардың айырмашылығы барын анықтайтын жұптық салыстырулар: Тьюки, Бонферрони.

Критерийлер

Тәуелсіз t-тест (t) — t-критерий Стьюдента для независимых выборок, Independent samples t-test: Екі тәуелсіз топтың орташаларын салыстыратын параметрлік критерий. Шарттары: шкалалық тәуелді айнымалы, қалыптылық, дисперсиялардың біртектілігі.
Жұптық t-тест (t) — Парный t-критерий Стьюдента, Paired samples t-test: Бір топтың екі өлшеуінің (мысалы, «дейін» және «кейін») орташаларын салыстырады. Жұптық айырмалардың қалыпты үлестірілуін талап етеді.
Манн–Уитни U тесті (U) — U-критерий Манна–Уитни, Mann–Whitney U test: Екі тәуелсіз топты рангтер арқылы салыстыратын параметрлік емес критерий — тәуелсіз t-тесттің баламасы. Реттік немесе қалыпты емес деректерге қолданылады.
Уилкоксон таңбалы рангтер тесті (W, Z) — Критерий знаковых рангов Уилкоксона, Wilcoxon signed-rank test: Бір топтың екі байланысты өлшеуін рангтер арқылы салыстырады — жұптық t-тесттің параметрлік емес баламасы.
Бір факторлы ANOVA (F) — Однофакторный дисперсионный анализ, One-way ANOVA: Үш және одан көп тәуелсіз топтың орташаларын бір мезгілде салыстыратын дисперсиялық талдау. Маңызды шықса, post-hoc салыстырулар жүргізіледі.
Краскел–Уоллис тесті (H) — Критерий Краскела–Уоллиса, Kruskal–Wallis test: Үш және одан көп тәуелсіз топты рангтер арқылы салыстырады — бір факторлы ANOVA-ның параметрлік емес баламасы.
Қайталанатын өлшеулі ANOVA (F) — Дисперсионный анализ с повторными измерениями, Repeated measures ANOVA: Бір қатысушылардан үш және одан көп рет алынған өлшеулердің орташаларын салыстырады (мысалы, үш тоқсандағы ұпай). Сфералық шартын талап етеді.
Фридман тесті (χ²) — Критерий Фридмана, Friedman test: Бір топтың үш және одан көп байланысты өлшеуін рангтер арқылы салыстырады — қайталанатын өлшеулі ANOVA-ның параметрлік емес баламасы.
Екі факторлы ANOVA (F) — Двухфакторный дисперсионный анализ, Two-way ANOVA: Екі тәуелсіз фактордың тәуелді айнымалыға жеке әсерлерін (негізгі әсерлер) және олардың өзара әрекеттесуін бір модельде бағалайды.
Өзара әрекеттесу әсері — Эффект взаимодействия, Interaction effect: Бір фактордың әсері екінші фактордың деңгейіне байланысты өзгеруі. Мысалы, оқыту әдісінің тиімділігі ұлдар мен қыздарда әртүрлі болуы.
Хи-квадрат тесті (χ²) — Критерий хи-квадрат, Chi-square test: Екі категориялық айнымалының байланысын қиылысу кестесіндегі байқалған және күтілетін жиіліктерді салыстыру арқылы тексереді.
Күтілетін жиілік (E) — Ожидаемая частота, Expected frequency: Айнымалылар тәуелсіз болған жағдайда кесте ұяшығында болуы тиіс жиілік. Хи-квадрат шарты: ұяшықтардың кемінде 80%-ында күтілетін жиілік 5-тен кем болмауы керек.
Фишердің дәл тесті — Точный критерий Фишера, Fisher's exact test: Күтілетін жиіліктер тым аз болғанда (шағын таңдама) 2×2 кестедегі байланысты тексеретін хи-квадраттың баламасы.
Крамер V коэффициенті (V) — V Крамера, Cramér's V: Екі категориялық айнымалы арасындағы байланыс күшінің өлшемі (0-ден 1-ге дейін) — хи-квадрат тестінің әсер көлемі.
Шанс — Шанс, Odds: Оқиғаның болу ықтималдығының болмау ықтималдығына қатынасы: p / (1 − p). Ықтималдық 0,75 болса, шанс 3-ке тең (3:1).
Шанстар қатынасы (OR) — Отношение шансов, Odds ratio: Екі топтағы оқиға шанстарының қатынасы. OR = 1 — айырмашылық жоқ; OR > 1 — бірінші топта шанс жоғары. Логистикалық регрессияда Exp(B) ретінде беріледі.
Салыстырмалы тәуекел (RR) — Относительный риск, Relative risk: Екі топтағы оқиға ықтималдықтарының (тәуекелдерінің) қатынасы. RR = 2 — бірінші топта оқиға екі есе жиі кездеседі.
Үлестер тесті (z-тест) (z) — z-критерий для долей, Proportions z-test: Таңдамадағы үлесті берілген мәнмен немесе екі топтың үлестерін өзара салыстырады. Мысалы, екі мектептегі емтиханнан өткендер пайызы.
Көп жауапты сұрақ — Вопрос с множественным выбором, Multiple response question: Респондент бірден бірнеше нұсқаны таңдай алатын сауалнама сұрағы («сәйкес келетіннің бәрін белгілеңіз»). Жауап саны респондент санынан көп болады, сондықтан арнайы талдауды қажет етеді.
Көп жауапты жиын — Набор множественных ответов, Multiple response set: Бір көп жауапты сұрақтың нұсқаларын сақтайтын бағандардың бір талдау бірлігіне біріктірілуі. SPSS-те Analyze → Multiple Response → Define Variable Sets арқылы анықталады.
Дихотомиялық кодтау — Дихотомическое кодирование, Multiple dichotomy method: Көп жауапты сұрақтың әр нұсқасын бөлек екілік бағанмен сақтау тәсілі: 1 — таңдалды, 0 — таңдалмады. Нұсқа саны қанша болса, баған саны сонша.
Категориялық кодтау — Категориальное кодирование, Multiple category method: Көп жауапты сұрақты «1-жауап», «2-жауап», «3-жауап» бағандарымен сақтау тәсілі: ұяшықта таңдалған нұсқаның коды тұрады. Нұсқа өте көп, ал таңдау саны шектеулі болғанда ыңғайлы.
Жауаптар пайызы — Процент от ответов, Percent of responses: Нұсқаны таңдағандар санының барлық берілген жауап санына қатынасы. Қосындысы әрқашан 100%; барлық жауаптың қандай бөлігі сол нұсқаға тиесілі екенін көрсетеді.
Респонденттер пайызы — Процент от наблюдений, Percent of cases: Нұсқаны таңдағандар санының респонденттер санына қатынасы. Қосындысы 100%-дан асады, өйткені бір адам бірнеше нұсқаны таңдайды. «Респонденттердің неше пайызы…» деген тұжырымға осы пайыз қолданылады.
Кохран Q тесті (Q) — Q-критерий Кохрена, Cochran's Q test: Бір топтағы үш және одан көп байланысты екілік айнымалының үлестері тең бе деп тексереді. Мысалы, көп жауапты сұрақтың нұсқалары бірдей жиі таңдала ма.

Байланыс пен болжау

Корреляция — Корреляция, Correlation: Екі айнымалының бірге өзгеруінің бағыты мен күші, −1-ден +1-ге дейін. Корреляция себеп-салдарлық байланысты дәлелдемейді.
Пирсон корреляция коэффициенті (r) — Коэффициент корреляции Пирсона, Pearson correlation coefficient: Екі шкалалық айнымалының сызықтық байланысын өлшейді. Шартты шектер: |r| ≈ 0,1 — әлсіз, 0,3 — орташа, 0,5 — күшті. Шеткі мәндерге сезімтал.
Спирмен рангтік корреляциясы (ρ, rₛ) — Ранговая корреляция Спирмена, Spearman's rank correlation: Мәндердің рангтері бойынша есептелетін корреляция — Пирсонның параметрлік емес баламасы. Реттік деректерге және монотонды байланысқа қолданылады.
Кендалл тау коэффициенті (τ) — Тау Кендалла, Kendall's tau: Үйлесімді және үйлесімсіз жұптар санына негізделген рангтік корреляция. Шағын таңдамада және қайталанатын рангтер көп болғанда Спирменнен сенімдірек.
Жартылай корреляция — Частная корреляция, Partial correlation: Үшінші айнымалының әсері алынып тасталғаннан кейінгі екі айнымалы арасындағы байланыс. Жалған корреляцияны анықтауға көмектеседі.
Шатастырушы айнымалы — Вмешивающаяся переменная (конфаундер), Confounding variable: Тәуелсіз және тәуелді айнымалының екеуіне де әсер етіп, олардың арасында жалған байланыс тудыратын үшінші айнымалы.
Сызықтық регрессия — Линейная регрессия, Linear regression: Шкалалық тәуелді айнымалыны бір немесе бірнеше предиктор арқылы болжайтын модель: Y = B₀ + B₁X + e.
Предиктор (X) — Предиктор, Predictor: Регрессиялық модельде тәуелді айнымалыны болжау үшін қолданылатын тәуелсіз айнымалы.
Регрессия коэффициенті (B, β) — Коэффициент регрессии, Regression coefficient: Предиктор бір бірлікке артқанда тәуелді айнымалының орта есеппен қаншаға өзгеретінін көрсетеді. B — стандартталмаған, β (Beta) — стандартталған коэффициент.
Тұрақты мүше (константа) (B₀) — Свободный член (константа), Intercept (constant): Барлық предикторлар нөлге тең болғандағы тәуелді айнымалының болжамды мәні. SPSS кестесінде «(Constant)» жолы.
Детерминация коэффициенті (R²) — Коэффициент детерминации, Coefficient of determination: Тәуелді айнымалы дисперсиясының модельмен түсіндірілетін үлесі (0-ден 1-ге дейін). R² = 0,40 — өзгергіштіктің 40%-ы предикторлармен түсіндіріледі.
Қалдық (e) — Остаток, Residual: Нақты байқалған мән мен модель болжаған мәннің айырмасы. Регрессия шарттары (қалыптылық, гомоскедастикалық) қалдықтар бойынша тексеріледі.
Мультиколлинеарлық (VIF) — Мультиколлинеарность, Multicollinearity: Предикторлардың өзара тым күшті корреляциялануы — коэффициенттерді тұрақсыз етеді. VIF көрсеткішімен тексеріледі; VIF > 10 — елеулі мәселе.
Логистикалық регрессия — Логистическая регрессия, Logistic regression: Екілік нәтиженің (өтті / өтпеді) ықтималдығын предикторлар арқылы болжайтын модель. Нәтиже шанстар қатынасымен (Exp(B)) түсіндіріледі.

Сенімділік пен шкалалар

Сенімділік — Надёжность, Reliability: Өлшеу құралының тұрақтылығы мен дәйектілігі: бірдей жағдайда қайта өлшегенде ұқсас нәтиже беруі. Валидтіліктің қажетті, бірақ жеткіліксіз шарты.
Валидтілік — Валидность, Validity: Құралдың дәл өлшеуге тиіс қасиетті өлшеуі. Сенімді құрал валидті болмауы мүмкін, бірақ валидті құрал міндетті түрде сенімді.
Ішкі үйлесімділік — Внутренняя согласованность, Internal consistency: Шкала тармақтарының бір-бірімен қаншалықты байланысып, бір қасиетті өлшейтіні. Кронбах альфасымен бағаланады.
Кронбах альфасы (α) — Альфа Кронбаха, Cronbach's alpha: Сауалнама шкаласының ішкі үйлесімділігінің коэффициенті (0-ден 1-ге дейін). Әдетте α ≥ 0,70 қолайлы, α ≥ 0,80 жақсы деп саналады.
Коэн каппасы (κ) — Каппа Коэна, Cohen's kappa: Екі бағалаушының категориялық бағаларының келісімін кездейсоқ сәйкестікті ескере отырып өлшейді. κ > 0,60 — елеулі келісім.
Кластерішілік корреляция коэффициенті (ICC) — Внутриклассовый коэффициент корреляции, Intraclass correlation coefficient: Екі немесе одан көп бағалаушының сандық бағаларының келісімін (немесе қайта өлшеу тұрақтылығын) өлшейді. ICC > 0,75 — жақсы сенімділік.

Көпөлшемді әдістер

Стандарттау — Стандартизация, Standardization: Айнымалыларды ортақ масштабқа (орташасы 0, стандартты ауытқуы 1) келтіру. Өлшем бірліктері әртүрлі айнымалылармен кластерлеу алдында қажет.
Бас компоненттер талдауы (PCA) — Метод главных компонент, Principal component analysis: Өзара корреляцияланған көп айнымалыны ақпаратты барынша сақтай отырып, аз ғана жаңа компонентке ықшамдайтын әдіс.
Зерттеушілік факторлық талдау (EFA) — Эксплораторный факторный анализ, Exploratory factor analysis: Сауалнама тармақтарының артында тұрған жасырын факторларды анықтайтын әдіс. Шкаланың құрылымын тексеру үшін қолданылады.
Меншікті мән (λ) — Собственное значение, Eigenvalue: Компонент немесе фактор түсіндіретін дисперсия мөлшері. Кайзер ережесі бойынша меншікті мәні 1-ден асатын компоненттер қалдырылады.
Меншікті мәндер графигі — График «каменистой осыпи», Scree plot: Меншікті мәндердің кему ретімен салынған графигі. Сызық күрт жайпақталатын «шынтақ» нүктесі қалдырылатын компоненттер санын көрсетеді.
Факторлық жүктеме — Факторная нагрузка, Factor loading: Тармақ пен фактор арасындағы корреляция. Әдетте |0,40|-тан жоғары жүктеме тармақтың сол факторға жататынын білдіреді.
Факторлар ротациясы — Вращение факторов, Factor rotation: Факторлық шешімді түсіндіруге жеңілдету үшін осьтерді бұру. Varimax — факторлар тәуелсіз деп есептейді, Oblimin — олардың корреляциясына рұқсат береді.
КМО өлшемі (KMO) — Мера Кайзера–Мейера–Олкина, Kaiser–Meyer–Olkin measure: Деректердің факторлық талдауға жарамдылығының көрсеткіші (0-ден 1-ге дейін). KMO ≥ 0,60 қолайлы; Бартлетт тестімен бірге қаралады.
Кластерлік талдау — Кластерный анализ, Cluster analysis: Нысандарды ұқсастығына қарай топтарға (кластерлерге) бөлетін әдістер тобы: кластер ішінде нысандар ұқсас, кластерлер арасында — әртүрлі.
Иерархиялық кластерлік талдау — Иерархический кластерный анализ, Hierarchical cluster analysis: Нысандарды біртіндеп біріктіріп, кластерлердің ағаш тәрізді құрылымын құрады. Кластерлер саны алдын ала белгісіз болғанда қолайлы.
Дендрограмма — Дендрограмма, Dendrogram: Иерархиялық кластерлеудің ағаш тәрізді диаграммасы: нысандардың қай қадамда және қандай қашықтықта біріккенін көрсетеді.
K-means кластерлеу (k) — Кластеризация методом k-средних, K-means clustering: Нысандарды алдын ала берілген k кластерге бөледі: әр нысан ең жақын кластер орталығына (центроидқа) тіркеледі. Үлкен таңдамаларға ыңғайлы.