Номинальная шкала

Существует четыре основных типа шкал (по Стивенсу):

1. Номинальная шкала (шкала наименований).

2. Порядковая шкала (ординальная, ранговая).

3. Интервальная (шкала равных интервалов).

4. Шкала равных отношений (относительная).

Номинальная шкала (шкала наименований) это шкала, классифицирующая по названию. Название не измеряется количественно, оно лишь позволяет отличить один объект от другого.

Простейшая форма номинальной шкалы, это — дихотомическая шкала, которая имеет только 2 значения (да – нет, мужчина – женщина, купил – не купил).

Шкала наименований позволяет подсчитать частоту, встречаемость разных наименований, а затем работать с этой частотой, с помощью математических методов. Допустимо только ограниченное количество статистических расчетов, базирующихся на подсчете частот. К ним относятся процентные соотношения, мода, хи-квадрат, биноминальный критерий, угловое преобразование Фишера.

Порядковая шкала (ординальная, ранговая) – это шкала, классифицирующая по принципу «больше – меньше». Если в номинальной шкале безразлично, в каком порядке находятся ячейки, то в порядковой шкале они образуют последовательность от ячейки «самое малое» к ячейке «самое большое» или наоборот. Здесь мы не знаем, на сколько именно значение следующей ячейки больше или меньше значения предыдущей. Знаем лишь, что они образуют последовательность. Все методы использующие ранжирование основаны на порядковых шкалах.

Единица измерения здесь – расстояние в один класс (ранг), при этом расстояние это может быть разным. Для анализа данных, измеренных на основе этой шкалы, применимы все непараметрические критерии, кроме того, имеют смысл расчеты процентилей, квартилей, медианы и ранговой корреляции.

Интервальная шкала (шкала равных интервалов) — это шкала, классифицирующая по принципу «больше на определенное количество единиц», «меньше на определенное количество единиц». Здесь каждое из возможных значений признака отстоит от последующего на равном расстоянии. В интервальной шкале точки начала отсчета нет (нулевой точки нет).

Шкала равных отношений (относительная шкала)

классифицирует объекты или субъекты пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. Шкала предполагает наличие нулевой точки отсчета, наиболее информативная шкала. Она обладает всеми свойствами номинальной, порядковой и интервальной шкал. К ней применимы все параметрические и непараметрические методы обработки .С помощью таких шкал можно определять, классифицировать и ранжировать объекты, сравнивать интервалы и разницы.

Примерами таких шкал являются: килограммы, метры, градусы и т.д.

Шкалы дают возможность:

Используемые в маркетинге методы шкалирования условно подразделяются на две группы:

— сравнительные методы, предполагающие прямое сравнение объектов;

— несравнительные методы, заключающиеся в самостоятельной оценке каждого обьекта.

К сравнительным методам относятся попарное сравнение, упорядоченное шкалирование, шкалирование с постоянной суммой и Q-сортировка.

Попарное сравнение — в качестве вариантов ответа респонденту дается 2 объекта для выбора по определенному критерию. По своей природе данные порядковые. Данные, полученные методом попарного сравнения, могут быть проанализированы несколькими способами: может быть подсчитан процент респондентов, предпочитающих один обьект другому, возможна одновременная оценка всех объектов. Кроме того, они могут быть упорядочены. Упорядоченность попарного сравнения может быть осуществлена на основе свойства транзитивности.

Транзитивность предпочтений – это допущение, сделанное для преобразования данных попарного сравнения в упорядоченные. Допущение предполагает, что если торговой марке А отдается предпочтение перед торговой маркой В, а торговой марке В перед торговой маркой С, то торговой марке А будет отдано предпочтение перед торговой маркой С.

Упорядоченное шкалирование — респонденту предлагается одновременно несколько объектов, с тем, чтобы их проранжировать по определенному критерию. Оно также дает порядковые данные.

Шкалирование с постоянной суммой респондентов просят распределить постоянные суммы баллов (фишек, процентов, долей) между объектами сравнения по определенному критерию. Если свойство несущественное респондент может поставить ноль. Если какое то свойство в два раза важнее другого, оно получает в два раза больше баллов.

Пример: в результате исследования выявлено, что потребитель выбирает товар по трем признакам: цена, удобство покупки, прочность. При этом, у потребителей различных групп доходности весомость каждого из факторов различна. Для потребителей с высокими доходами на первом месте по весомости стоит удобство, для потребителей с низкими доходами – цена. Потребителю предлагается оценить всю сумму свойств в 100% и разделить эти проценты между свойствами, в соответствии с их значимостью лично для него.

Q-cортировка разработана для быстрого установления различий между большим количеством объектов. Этот метод заключается в процессе упорядочивания, при котором объекты разбиваются на группы в зависимости от схожести по определенному критерию.

Например, респонденту выдается 20 утверждений, написанных на карточках и предлагается разделить эти карточки на 5 групп в зависимости от того, насколько он с этими утверждениями согласен.

Методы несравнительного шкалирования. При их использовании респонденты не сравнивают рассматриваемый объект ни с каким другим, поэтому такие шкалы еще называют монадическими или однопредметными. К ним относятся следующие шкалы:

1. Непрерывные рейтинговые шкалы;

2. Детализированные рейтинговые шкалы.

Непрерывные рейтинговые шкалы (графические шкалы), при использовании, которых респонденты ставят отметки в соответствующей точке отрезка соединяющей крайние значения критерия. Шкала может иметь различные формы, они легко составляются.

Например: плохой-1 балл, а наилучший- 10 баллов.

Между ними шкала от 1 до 10: плохой-1—2—3—4—5—6—7—8—9—10-наилучший. Недостаток — сложность подсчета баллов без компьютера.

Детализированных рейтинговых шкал существует несколько видов :

1. Шкала Лайкерта;

2. Семантический дифференциал;

3. Шкала Стэпеля

Это шкалы содержащие числа и/или краткое описание, связанное с каждой категорией отношения к объекту исследования. Расположение категорий на шкале определенным образом упорядочено.

Шкала Лайкерта – от респондента требуется определить степень согласия или несогласия для каждого набора утверждений о рассматриваемых объектах. Обычно каждый пункт шкалы имеет 5 категорий для ответа от абсолютного несогласия, до полного согласия: каждому утверждению присваиваются определенные баллы. Например, от-2 до +2 они расположены следующим образом:

1. абсолютно не согласен — 2;

2. не согласен — 1;

3. затрудняюсь ответить — 0;

5. абсолютно согласен — 2.

Недостаток — большой промежуток времени, который тратит респондент.

Семантический дифференциал – 7- балльная шкала с противоположными оценками в крайних точках (слабая – мощная, ненадежная – надежная). Респонденты делают отметки на шкале, которые отражают их мнение, и можно затем сформировать портрет фирмы (профиль) по степени ее надежности. Если в одинаковой шкале на одном листе дать оценку по надежности и другим фирмам, их можно сравнить (профильный анализ). Отдельные пункты семантического дифференциала могут принимать значения от –3 до +3 или от 1 до 7 при обработке. С его помощью можно представить многие параметры не метрического характера, например, – образ фирмы в глазах потребителя.

Шкала Степеля – 10 бальная шкала, состоящая из одной характеристики в середине шкалы с диапазоном противоположных числовых значений.

Ее значения от –5 до +5 без нейтральной нулевой точки. Шкала изображается вертикально. Респондентов просят распределить, выбирая число на шкале, насколько верно каждый термин описывает объект. Респондент предполагает, что чем выше число, тем ближе термин к описанию объекта. Например, допустим выбор универмага: Респонденту предлагается оценить, насколько точно каждая фраза описывает каждый универмаг. Он, выбирает какое то из положительных значений, если считает, что фраза довольно точно описывает данный универмаг, либо какое то из отрицательных, если она не соответствует ситуации в магазине.

Высокое качество Плохой сервис

Данные анализируются так же как семантический дифференциал. Несравнительные детализированные рейтинговые шкалы не обязательно должны использоваться только в рамках вышеуказанных форматов. Они могут принимать много различных форм. Но при разработке любой другой формы шкалы необходимо ответить на следующие вопросы:

1. Количество используемых категорий;

2. Сбалансирована или не сбалансирована шкала;

3. Количество категорий четное или нечетное;

4. Допустим ли неопределенный ответ;

5. Каков характер вербального описания;

6. Каков формат шкалы.

Принимают во внимание два противоположных фактора:

· чем больше категорий в шкале, тем больше степень различий между объектами, но тем меньше респондентов способных справиться с анкетой

· количество категорий должно равняться семи плюс- минус два.

Кроме того, при разработке шкал учитывают:

v заинтересованность респондента;

v способ сбора данных;

v методы анализа.

— Величина коэффициента корреляции и общепринятая мера связи зависит от числа категорий в шкале, поэтому, если данные будут анализироваться с помощью сложных статистических методик, то число категорий должно быть равно семи.

— В сбалансированной шкале количество категорий одинаково. В несбалансированной шкале их количество разное. Для получения объективных данных шкалы должны быть сбалансированы.

Однако, если велика вероятность смещения в положительную или отрицательную сторону, для исследования больше подходит шкала с наибольшим числом смещений в положительную сторону.

— При нечетном количестве категорий центральное положение в шкале отображает нейтральность характеристики или безразличие респондента. При расположении такой нейтральной категории можно сильно повлиять на ответ. Если хотя бы у одного респондента возможно нейтральное или безразличное отношение, то категорий должно быть нечетное количество.

— Должна быть предусмотрена допустимость неопределенного ответа – возможность респонденту уйти от ответа (не знаю, не помню).

-Характером и степенью вербального описания, которое используется для шкалы можно значительно повлиять на ответы. Подробное словесное описание каждой категории может не увеличить точность, а уменьшить ее, так как от обилия слов отвечающий человек теряется. Сила аргумента тоже может влиять.

Существует несколько вариантов форм шкалы: вертикальная форма;

Горизонтальная форма. Категории шкалы могут обозначаться линиями, графами, делением. Шкалы могут иметь или не иметь числовые значения. Числовые значения могут быть со знаками «+», «−» или и те и другие.

Шкалы могут быть многомерными. Их разработка требует специальной подготовки. Измеряемая характеристика чаще всего здесь формируется в несколько приемов и называется конструкцией.

5.189.137.82 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам.

4.2.1. Номинальная шкала

С помощью номинальной шкалы мы измеряем такие переменные, которые в принципе не могут количественно отличаться друг от друга. Другое название этого уровня измерений — шкала наименований, что довольно точно отражает его сущность: каждое значение здесь представляет собою отдельную категорию, и зна- чение является просто своего рода ярлыком или именем. Значе-ния присваиваются переменной безотносительно к упорядочива- нию или установлению какой-то дистанции между категориями, их невозможно сравнивать между собою по принципу «больше-меньше», «выше-ниже» и т.п. Так, если бы мы захотели рассчи-‘ тать средние значения переменных, измеренных по номинальной шкале, то это было бы пустой тратой времени. В самом деле, мож-но ли рассчитать среднее значение пола? Или рода занятий^ В измерениях номинального уровня отсутствуют те свойства, ко-торыми обладают реальные числа, и такие переменные невозмож|-но складывать, вычитать, умножать и делить13.

Поэтому данные, полученные по номинальной шкале, обыч-но резюмируются с помощью простого частотного распределения так, как показано в табл. 4.2 и 4.3.

195 Распределение респондентов по полу Таблица 4.2 ПОЛ Частота Процент Мужчины 399 44,3 Женщины 496 55,0 Всего 895 100,0 Источник: Аналитический отчет об опросе избирателей округа № 14 г. Нижнего Новгорода, проведенного 12—13 марта 1998 г.

Таблица 4.3 Распределение респондентов по социально-профессиональному статусу Социально-профессиональный статус Частота Процент Руководители предприятий 16 1,8 Предприниматели 52 5,8 ИТР 83 9,3 Непроизводственная интеллигенция 89 9,9 Служащие без специального образования 48 5,4 Квалифицированные рабочие 93 10,4 Рабочие средней и низкой квалификации 102 11,4 Неработающие пенсионеры 226 25,3 Прочие 186 20,8 Всего 895 100,0

Источник: Аналитический отчет об опросе 12—13 марта 1998 г.

Мы видим, что в таблицах, помимо указания частоты в абсолютных цифрах, приведены данные в процентах (что указывает на удельный вес каждого из значений определяемой переменной). Пропорции и процентные доли в процессе анализа предпочтительнее частотных распределений вследствие того, что они облегчают процесс сравнения двух популяций различных размеров. Например, в табл. 4.4 показаны две гипотетические студенческие попу-ляции различных размеров, но с одинаковыми пропорциями выбора дисциплин, которые представляются им предпочтительными для изучения. Вы можете прикрыть полоской бумаги столбцы, содержащие проценты, и убедиться, что непосредственно из частотного распределения (без указания процентов) выявить этот факт было бы довольно трудно. Проценты же раскрывают эту информацию немедленно, поэтому нередко, в целях экономии 196

места, особенно в достаточно больших по размерам таблицах, показывают только проценты. Частотные распределения в абсолютном выражении опускаются, однако при этом желательно приводить общее число наблюдений и тем самым давать возможность читателю в случае необходимости вычислить соответствующее частотное распределение.

Таблица 4.4 Распределение предпочтений, отдаваемых различным учебным дисциплинам Учебная дисциплина Экономический факультет Коммерческий факультет частота процент частота процент Маркетинг 35 25,9 48 25,9 Социология 30 22,2 41 22,2 Английский язык 45 33,3 61 33,3 Математика 25 18,5 34 18,5 Всего 135 100,0 184 100,0 Источник: Гипотетические данные.

В табл. 4.5 представлен пример частотного распределения, пропорций и процентов голосов делегатов Национальной конвенции Демократической партии США, поданных в 1984 г. за выдвижение трех главных кандидатов в президенты от этой партии — Уол-i, тера Мондейла, Гэри Харта и Джесси Джексона.

Частотное распределение, пропорции и проценты голосов делегатов

Национальной демократической конвенции 1984 г.

(Переменная: число поданных голосов на номинации кандидата в президенты от Демократической партии 1984 г.) Категория (значение переменной) Частота Пропорция Процент Мондейл 2191 0,568 56,8 Харт 1200 0,311 31,1 Джексон 465 0,121 12,1 Всего 3856 1,000 100,0 Источник: New York Times, July 20. 1984. A12.

Из этой таблицы, конечно, и так видно, что абсолютное числе голосов, поданных за Мондейла (2191), больше, нежели числе голосов, поданных за других кандидатов; однако, благодаря ис-

пользованию пропорций и процентов, сопоставление различных значений переменных становится более рельефным и отчетливым, что, конечно же, облегчает анализ. Преимущество становится осо-бенно бесспорным при необходимости последовательного сравнения достаточно длинных рядов распределений.

Для данных номинального уровня измерение центральной тен-денции производится с помощью определения моды. Модой, или модальной категорией, называется то значение переменной, которое встречается среди данных наиболее часто. В табл. 4.2 модальную категорию представляют собою женщины. В табл. 4.3 — это категория неработающих пенсионеров, которых среди респондентов оказалось большинство.

Помимо центральной тенденции измеряют и дисперсию данных. Дисперсия характеризует разброс значений переменной. Для данных номинального уровня наибольшая дисперсия проявляется в тех случаях, когда наблюдения распределены поровну между ка-тегориями. Данные табл. 5 весьма дисперсны, поскольку имеется почти одинаковое число мужчин и женщин. Полное отсутствие дисперсии проявляется в тех случаях, когда все наблюдаемые значения переменной совершенно однородны, т.е. попадают в одну и ту же категорию.

При проведении одномерного анализа могут обнаружиться такие характеристики данных, которые представляют собой существенные препятствия для дальнейшего анализа. Представьте, например, что вы намереваетесь изучить взаимосвязь между полом и родом занятий и обнаружили, что в выборке опроса оказались одни лишь мужчины, Поскольку налицо отсутствие дисперсии (т.е. нет вариаций по одной из ключевых переменных — по полу), сравнение провести нельзя. Урок, который необходимо из этого усвоить, состоит в следующем: нет изменения — нет сравнения. А процедура сравнения яв-ляет собою, по сути, ядро анализа. При отсутствии изменений вы можете обнаружить какое-то интересное единообразие, но не сможете изучить связей между переменными, т.е. выявить, что же происходит с одной из них, когда другая варьирует (изменяется). Самый простой одномерный анализ, проведенный в ходе сбора данных, поможет вам вовремя скорректировать выборку.

Выявляя центральную тенденцию, следует сразу обращать внимание на максимальные и минимальные значения изучаемой переменной. Другими словами, когда вы имеете дело с переменной, принимающей целый ряд значений, анализ следует начинать с акцента на самом большом и самом маленьком значении — это сразу дает вам представление о масштабах изменения рассматриваемой переменной.

Не менее, а нередко и более удобным средством анализа служит графическое отображение рядов распределений. На рис. 4.1 в виде столбчатой диаграммы14 изображено распределение, представленное в табл. 4.3. Одного общего взгляда на эту диаграмму достаточно, чтобы оценить соотношение численности представителей различных социально-профессиональных групп в выборочном массиве; при взгляде на таблицу это нельзя увидеть столь отчетливо.

На рис. 4.2 мы видим другую форму графического представления данных. Здесь приведена круговая диаграмма15 реестра голосов, поданных на выдвижении кандидатов в президенты демократами в 1984 г. (табл. 4.5).

Измерения на основе шкал

Ряд социальных свойств ( возpаст, заpаботная плата и т.д.) имеет количественную опpеделенность. Однако большинство социальных явленийи пpоцессов такой количественной опpеделенности не имеет. К ним относятся поведенческие акты ( добpосовестность, энтузиазм и т.д.), а также суждения и мнения pаботников. Пpичем социологу важно не только опpеделить их наличие или отсуствие, а интенсивность пpоявления. Чтобы pешить такую задачу, пpи пpовдении исследования социолог вынужден создавать специальную пpоцедуpу пpиписывания количественной опpеделенности изучаемым качественным пpизнакам. Такая пpоцедуpа носит название измеpения.

Инстpументом измеpения выступает шкала. С помощью заpанее pазpаботанных шкал могут быть измеpены все, даже самые сложные, социальные явления. Шкала пpедставляет собой систему хаpактеpистик изучаемого свойства, выполняющяю pоль эталона. С целью pазpаботки шкалы pустанавливают континуум — пpотяженность изучаемого социального свойства, т.е. опpеделяют его кpайние состояния — начало и конец, максимум и минимум. Пpи нахождении кpайних точек и опpеделения континуума шкала гpадуиpуется, т.е. устанавливается ее дpобность с помощью делений. Континуум pазбивается на части.

Различают 3 типа шкал.

1) номинальная;
2) поpядковая;
3) интеpвальная.

1. Hоминальная шкала

Hоминальная шкала ( неупоpядоченная шкала. шкала наименований ) — это шкала. состоящая из пеpечня хаpактеpистик объекта или явления. Типичным пpимеpом номинальной шкалы может послужить pазбиение игpоков споpтивной команды по номеpам.

Пpи ее постpоении устанавливается отношение pавенства или неpавенства объектов по pассматpиваемому пpизнаку. По этой шкале измеpяются объективные пpизнаки ( пол, pод занятий, семейное положение и т.д.).

Хотя в номинальной шкале и существует поpядок пеpечисления, но это неупоpядоченная шкала. так как по pазличным хаpактеpистикам этот поpядок будет pазным.

основе номинальной шкалы возможно опpеделение частоты pаспpеделения, моды, меpы и степени взаимозависимости, коэффициентов сопpяженности ( коэффициенты Пиpсона, конкоpдации, Чупpова )

2. Поpядковая шкала

Поpядковая шкала ( оpдинаpная, pанговая ), по сути дела, является упоpядоченной номинальной шкалой. устанавливающей pавенство между объектами по выбpанным пpизнакам и отношения поpядка.

Общий вид поpядковой шкалы.

-максимально положительный ответ

-максимально отpицательный ответ

Поpядковые шкалы пpименяются пpи изучении установок отношений опpашиваемого. С их помощьюизмеpяют интенсивность оценок свойств, суждений, событий.

Пpи обpаботке данных, полученных с помощью шкалы поpядка, pассчитывают pанговые коpелляции: по Спиpмену и по Кендаллу.

3. Интеpвальная шкала

Интеpвальная шкала обpазуется на основе pанговой путем пpисвоения баллов ее делениям. Каждой позиции pанговой шкалы пpиписывают числа. Hапpимеp, пятибальной шкале чаще всего пpиписывают баллы от 1 до 5 ( 1, 2, 3, 4, 5 ) или от -1 до 1.

В отличии от пpедыдущей шкалы интеpвальная шкала позволяет не только упоpядочить пpоявление изучаемого социального свойства или объекта, но и pассчитать pазность ( интеpвал ) между этими пpоявлениями.

Номинальная шкала

На сегодняшний день различают четыре основных типа шкал измерений: номинальная, порядковая, интервальная и относительная. Каждый тип шкалы обладает определенными признаками, которые рассматриваются ниже; сейчас же рассмотрим какую роль играет техника измерений в процессе классификации.

Часто при классификации исследователь не имеет возможности численно измерить исследуемый параметр. Например, отношение человека к чему-либо, степень его предпочтения и т.д. Способы измерения в данном случае отличаются от традиционных способов. Измерением в данном случае будет считаться любой способ приписывания числовых значений символам, которые отражают качественные характеристики объектов. При этом должны существовать устойчивые взаимосвязи между символами и качествами, которые они отражают. Иными словами, для осуществления кластеризации объекта с качественными характеристиками необходимо использовать приемы техники шкалирования.

В процессе использования техники шкал традиционно выделяют ряд стадий, качество выполнения которых оказывает непосредственное влияние на результат выделения кластеров. На первом этапе необходимо дать четкое определение тому, что собираются измерять. Далее следует указать, как измерение будет осуществлено на практике или что/кто конкретно подлежит измерению. После чего выбирают тип шкалы измерения, который предопределяет метод сбора информации. Любые измерения связаны с ошибками, но поскольку измерение в данном случае имеет специфику, то исследователь может самостоятельно оценить некоторые случайные отклонения исследуемого параметра и исключить его из кластера. Традиционно объекты наблюдения могут быть представлены в следующих типах шкал.

1 тип: номинальная или шкала наименований

Этот базовый и самый примитивный тип шкалы. При его использовании каждому объекту присваивается только идентификационный номер, как, например, номера игроков в спортивной команде, номера телефонов и т.д.

Операции в данной шкале:

2 тип: порядковая шкала

Этот тип шкалы определяет порядок или ранг объектов наблюдения. Расстояния между объектами, которые следуют друг за другом (по убыванию или по возрастанию) не являются равными. На основании результата ранжирования нельзя сказать, что расстояние между свойствами объектов Номинальная шкала и Номинальная шкала равны расстоянию между свойствами объектов Номинальная шкала и Номинальная шкала. Часто данный тип шкалы еще называют шкалой восприятия. Например, оценка качества вина по десятибалльной шкале – наиболее понравившееся качество 10 баллов, наименее – 1 балл.

Операции в данной шкале:

3 тип: интервальная шкала

В отличие от порядковой шкалы, здесь имеет значение не только порядок следования величин, но и величина интервала между ними. Пример для данного типа шкалы: температура воды в море утром – 18 градусов, вечером – 24, т.е. вечерняя на 5 градусов выше, но нельзя сказать, что она в 1.33 раз выше.

Операции, которые можно выполнять на базе этой шкалы:

4 тип: относительная или шкала отношений

В отличие от интервальной шкалы может отражать то, во сколько один показатель больше другого. Относительная шкала имеет нулевую точку, которая характеризует отсутствие измеряемого качества. Например: цена на товар. Здесь за точку отсчета можно взять «ноль» рублей. Отметим, что на практике не часто удается привести измерения к данному типу шкалы.

Операции для данной шкалы:

Номинальная шкала используется для регистрации самого низшего уровня измерений, предполагающего наличие минимальных предпосылок для измерения. При измерениях на данном уровне практически не используются числа. Здесь важно установить подобие или различие объектов по некоторому признаку, т. е. при этом имеют дело с качественными данными. Рассмотрим примеры.

— Распределения учащихся по классам, по половому признаку, по месту жительства, по видам спорта, которыми они занимаются, по числу детей в семье являются примерами величин номинальной шкалы. При этом возможно распределение учащихся по двум или более признакам (двумерные или многомерные данные).

— Перечень фирм, занимающихся производством грузовых и легковых автомобилей, автомобилей специального назначения, автобусов; отличительные признаки автомобилей являются примерами величин номинальной шкалы.

С помощью подсчета можно установить частоту той или иной категории (число мальчиков и девочек в школе; число учащихся, проживающих в каждом микрорайоне; число учащихся в каждом классе; число учащихся, занимающихся тем или иным видом спорта; количество фирм, занимающихся производством автобусов и т. д.). При этом можно определить наиболее часто встречающуюся величину (класс, в котором учится наибольшее число учащихся; вид спорта, пользующийся наибольшей популярностью у учащихся; тип автомобиля, производством которого занимается наибольшее число фирм). Категории данных номинальной шкалы обозначаются, как правило, словесно (вербально).

Порядковая. или ранговая. шкала указывает лишь последовательность носителей признака или направление степени выраженности признака.

Например, учащихся можно ранжировать по количеству правильно выполненных тестовых заданий. Пусть учащиеся А, Б, В, Г, Д правильно выполнили соответственно 21, 16, 12, 9 и 3 задания. Графически это можно изобразить так

Номинальная шкала

Эта порядковая шкала имеет величины от 1 до 5, и учащиеся на ней размещены в зависимости от количества правильно выполненных заданий: А — первый, Д — пятый. Из рисунка видно, что интервалы, разделяющие места в ряду, различны по величине. По этой причине нецелесообразно складывать, вычитать, умножать и делить порядковые места.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *