Неліктен деректер түрі маңызды?
Кез келген статистикалық талдау айнымалының түрін дұрыс анықтаудан басталады. Айнымалының түрі — қандай сипаттаушы статистиканы (орташа немесе медиана), қандай графикті және қандай тестті таңдайтыныңызды толығымен айқындайды. Түрі қате анықталса, бүкіл талдау қате болады.
Білім беру мысалы: Студенттер туралы деректер жинағында «тест ұпайы» (0–100), «мотивация деңгейі» (1–5), «жынысы» (ер/әйел) және «отбасындағы балалар саны» бар. Олардың әрқайсысы — әртүрлі түрдегі айнымалы, сондықтан әрқайсысын басқаша талдаймыз.
Айнымалылардың екі үлкен тобы
Барлық айнымалылар екі негізгі топқа бөлінеді: шкалалық (сандық) және категориялық.
| Топ | Түрі | Сипаттамасы | Білім беру мысалы |
|---|---|---|---|
| Шкалалық | Үзіліссіз (Continuous) | Кез келген мән қабылдай алады | Оқуға жұмсалған сағат, бойы |
| Шкалалық | Дискретті (Discrete) | Тек бүтін сандар | Сыныптағы оқушылар саны |
| Категориялық | Реттік (Ordinal) | Реті бар, бірақ ара қашықтығы белгісіз | Мотивация (1–5), баға (екі/үш/төрт/бес) |
| Категориялық | Номиналдық (Nominal) | Реті жоқ санаттар | Жынысы, мамандығы, мектеп түрі |
Қай орташа мен шашырауды таңдаймыз?
| Айнымалы түрі | Орталық тенденция | Шашырау өлшемі |
|---|---|---|
| Шкалалық, қалыпты үлестірім | Орташа (Mean) | Стандартты ауытқу (SD) |
| Шкалалық, қисық (асимметриялы) | Медиана | Квартиларалық ауқым (IQR) |
| Реттік | Медиана | Квартиларалық ауқым (IQR) |
| Номиналдық | Мода | — |
Реттік деректердің ерекшелігі
Реттік айнымалыларда (мысалы, Ликерт шкаласы 1–5) санаттардың реті бар, бірақ олардың арасындағы қашықтық бірдей деп есептеуге болмайды: «4 пен 5» арасы «1 мен 2» арасына тең емес болуы мүмкін.
Практикалық ереже: 7 және одан көп санаты бар реттік шкаланы, егер үлестірім шамамен қалыпты болса, үзіліссіз ретінде талдауға болады. Сауалнамадағы бірнеше сұрақтың қосындысы (мысалы, «оқу мотивациясы» шкаласы) да үзіліссіз айнымалы ретінде қарастырылады.