Németh Renáta, Simon Dávid
ELTE
Tematika
Magas mérési szintű változók gyakoriság táblája
Kumulatív eloszlás
Hányadosok, arányszámok
Ismétlés: mérési szintek
Nominális és ordinális mérési szint összefoglalóan: alacsony mérési szintű változók
Intervallumskála, arányskála összefoglalóan: intervallum-arányskála mérési szint vagy magas mérési szint
A nominális mérési szinten a gyakorisági eloszlás szabadon variálható, nincs sorrendje az értékeknek. Pl. a válaszadó családi állapota
|
Gyakoriság |
Százalék | |
|
Házas, vagy élettársi kapcsolatban él |
559 |
55,9 |
|
Özvegy |
164 |
16,4 |
|
Elvált |
110 |
11,0 |
|
Külön él |
24 |
2,4 |
|
Nem házas (hajadon, nőtlen) |
143 |
14,3 |
|
Együtt |
1000 |
100,0 |
Ordinális mérési szint esetén a sorrend adott.
Mennyire kötődik Ön ahhoz a településhez, ahol lakik?
|
Gyakoriság |
Százalék | |
|
Nagyon |
587 |
58,7 |
|
Eléggé |
250 |
25,0 |
|
Kevéssé |
102 |
10,2 |
|
Egyáltalán nem |
60 |
6,0 |
|
Együtt |
999 |
100 |
Hogyan döntjük el, hogy egy változó nominális vagy ordinális mérési szintű?
Pl.: Településtípus (falu/város/főváros)
A mérési szint kérdésének eldöntéséhez fontos ismernünk a kutatás célját, a változó kontextusát.
Nehezen értelmezhető táblázathoz vezet, ha a fentiekhez hasonlóan, azaz minden értékhez gyakoriságot rendelve ábrázolunk egy magas mérési szintű változót.
Pl. a válaszadó életkora
|
Életkor |
Gyakoriság |
Százalék |
|
18 |
13 |
1,3 |
|
19 |
13 |
1,3 |
|
20 |
17 |
1,7 |
|
21 |
12 |
1,2 |
|
22 |
11 |
1,1 |
|
23 |
13 |
1,3 |
|
24 |
17 |
1,7 |
|
25 |
8 |
,8 |
|
26 |
31 |
3,1 |
|
27 |
13 |
1,3 |
|
28 |
16 |
1,6 |
|
29 |
15 |
1,5 |
|
30 |
15 |
1,5 |
|
31 |
14 |
1,4 |
|
32 |
19 |
1,9 |
|
33 |
15 |
1,5 |
|
34 |
19 |
1,9 |
|
35 |
20 |
2,0 |
|
36 |
15 |
1,5 |
|
37 |
21 |
2,1 |
|
38 |
14 |
1,4 |
|
39 |
22 |
2,2 |
|
40 |
20 |
2,0 |
|
41 |
28 |
2,8 |
|
42 |
27 |
2,7 |
|
43 |
16 |
1,6 |
|
44 |
19 |
1,9 |
|
45 |
23 |
2,3 |
|
46 |
23 |
2,3 |
|
47 |
16 |
1,6 |
|
48 |
20 |
2,0 |
|
49 |
17 |
1,7 |
|
50 |
13 |
1,3 |
|
51 |
22 |
2,2 |
|
52 |
13 |
1,3 |
|
53 |
14 |
1,4 |
|
54 |
17 |
1,7 |
|
55 |
16 |
1,6 |
|
56 |
17 |
1,7 |
|
57 |
17 |
1,7 |
|
58 |
15 |
1,5 |
|
59 |
7 |
,7 |
|
60 |
14 |
1,4 |
|
61 |
16 |
1,6 |
|
62 |
21 |
2,1 |
|
63 |
17 |
1,7 |
|
64 |
14 |
1,4 |
|
65 |
12 |
1,2 |
|
66 |
17 |
1,7 |
|
67 |
16 |
1,6 |
|
68 |
10 |
1,0 |
|
69 |
18 |
1,8 |
|
70 |
17 |
1,7 |
|
71 |
12 |
1,2 |
|
72 |
12 |
1,2 |
|
73 |
14 |
1,4 |
|
74 |
9 |
,9 |
|
75 |
7 |
,7 |
|
76 |
8 |
,8 |
|
77 |
2 |
,2 |
|
78 |
10 |
1,0 |
|
79 |
7 |
,7 |
|
80 |
4 |
,4 |
|
81 |
5 |
,5 |
|
82 |
4 |
,4 |
|
83 |
6 |
,6 |
|
84 |
2 |
,2 |
|
85 |
2 |
,2 |
|
86 |
2 |
,2 |
|
87 |
4 |
,4 |
|
88 |
4 |
,4 |
|
89 |
1 |
,1 |
|
Együtt |
1000 |
100,0 |
Ez így nehezen értelmezhető. Ilyenkor a változó értékeiből osztályokat képzünk valamilyen módon. Milyen eljárást kövessünk?
Kétféleképpen dönthetünk:
1. Elméleti alapon megválasztott osztályhatárok (pl. életkornál jogi-gazdasági-társadalmi válaszvonalakra alapozva: gyermek: 0–18, felnőtt: 19–61, idős: 62–)
2. Matematikai módszerek: a) egyenlő osztályközök (pl.: életkornál évtizedek)
|
Gyakoriság |
Százalék | |
|
-19 |
26 |
2,6 |
|
20-29 |
153 |
15,3 |
|
30-39 |
174 |
17,4 |
|
40-49 |
209 |
20,9 |
|
50-59 |
151 |
15,1 |
|
60-69 |
155 |
15,5 |
|
70+ |
132 |
13,2 |
|
Együtt |
1000 |
100,0 |
b) egyforma létszámú csoportok, azaz kvantilisek
|
Gyakoriság |
Százalék | |
|
18-31 |
208 |
20,8 |
|
32-41 |
193 |
19,3 |
|
42-52 |
209 |
20,9 |
|
53-65 |
197 |
19,7 |
|
66+ |
193 |
19,3 |
|
Együtt |
1000 |
100,0 |
Elnevezés: kvintilis (5 részre osztva). Szóhasználat: „az első kvintilis értéke 31” stb.
Általában a kvantilisek képzése: a kumulatív százalékos eloszlás segítségével.