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1、心理統(tǒng)計,黃華 ,Ch02:變量及其測量尺度,date 200909,02變量和數(shù)據(jù),變量 變量的測量尺度 附錄: SPSS中的變量,變量,總體確定之后,研究者應對每個觀察單位的某項特征進行測量或觀察,該特征稱為變量。如“身高”、“體重”、“性別”、“智商”等。 變量的測定值或觀察值稱為變量值或觀察值,亦稱為數(shù)據(jù)(data)。 案例:SAS,常量與變量,一節(jié)火車車廂有多少坐位是一個固定的數(shù)目,稱為常數(shù)(constant)或者常量。 但是,開車后,坐在這節(jié)車廂的旅客有多少就沒準了。這有隨機性。該車廂的乘客數(shù)為變量(variable)。 一個學校的注冊在校男女生比例是固定的,為常量 但是,該校任意
2、一群學生的男女生比例就不一定和全校的比例一樣了,它為變量(variable)。,變量的理解,變量及其維度,變量的理解,變量及其維度,自變量和因變量,IV(independent variable):為了解釋因變量的差異或變化而操作的變量; DV (dependent variable):研究者感興趣的觀察或測量的結(jié)果,以評估IV的作用。 案例:Yerkes-Dodson曲線-喚醒與表現(xiàn)的關(guān)系,理解自變量和因變量,圖A,B,C,是一項實驗的三種可能結(jié)果,試根據(jù)圖示的結(jié)果,回答問題 該實驗有幾個自變量?每個自變量各有幾個水平,因變量是什么?,理解自變量和因變量,詞匯辨認,理解自變量和因變量,品質(zhì)變
3、量和數(shù)量變量,品質(zhì)變量和數(shù)量變量,品質(zhì)數(shù)據(jù):為一個體的性質(zhì)提供標記或名稱的數(shù)據(jù)。 數(shù)量數(shù)據(jù):表明某事多少的數(shù)據(jù)。 數(shù)量數(shù)據(jù)總是數(shù)值型的,品質(zhì)數(shù)據(jù)可能是數(shù)值型的或是非數(shù)值型的。兩者間重要的區(qū)別是,普通的算術(shù)運算只有對數(shù)量數(shù)據(jù)才有意義 品質(zhì)(定性)變量:有關(guān)品質(zhì)數(shù)據(jù)的變量。如:性別(男、女);產(chǎn)品等級。(一等、二等、三等) 數(shù)量(定量)變量:有關(guān)數(shù)量數(shù)據(jù)的變量。如:年齡、IQ、身高。,連續(xù)變量和離散變量,變量的連續(xù)性或離散性,是以變量值是否可以無限分割為標準的 凡是一個變量相鄰的兩個變量值之間可以繼續(xù)分割,取得新的變量值,那么,這樣的變量稱為連續(xù)變量,它們通常需用計算或測量的方法取得變量值。 比如
4、道路的長度、人的智商、人的平均身高等等。 凡是一個變量相鄰的兩個變量值之間不可能再分割出新的變量值,這樣的變量稱為離散變量,離散變量通常以點數(shù)的方法取得變量值。這兩種概念多在變量數(shù)列分析中使用。 如人數(shù)、投籃命中數(shù)、骰子點數(shù)等等。,02變量和數(shù)據(jù),變量 變量的測量尺度 附錄: SPSS中的變量,變量的測量尺度,美國統(tǒng)計學家史蒂文斯 ( S.S. stevens) 1968年按照變量的性質(zhì)和數(shù)學運算的功能特點,將變量的統(tǒng)計測量尺度劃分為定類尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度四類 測量尺度 測量的尺度決定了我們可以從測量數(shù)據(jù)中得到的回答的類型。 數(shù)據(jù)的信息水平。,稱名測量,稱名測量(nominal
5、 scales) 在于表明一件事物不同于另一件事物; 沒有數(shù)量的特征; E.g. 性別(1、2),城鄉(xiāng)(1、2,順序測量,順序測量(ordinal scales) 在于表明一個序列中的位置; 不能說明兩者之間差別多少; E.g.比賽排名等,常見的量表,等距和等比測量,等距和等比測量(interval & ratio scales) 有固定的測量單位:元、分鐘等 等距和等比量表的差異:零點 等距:人為的零點(e.g.溫度) 等比:絕對零點(時間、金錢etc.),不同尺度之間的關(guān)系,不同水平之間的轉(zhuǎn)換:高低 Eg:收入水平(元)高/中/低 日常生活中的誤用 E.g.從前,你父母對你的分數(shù)的態(tài)度,如何判斷變量的測量尺度,變量的測量尺度,練習:判斷下列各種測量的水平: 1)汽油的價格; 2)維他命的類型; 3)足球隊員的球衣號碼; 4)每個蘋果的含糖量 并請說明判斷測量水平的邏輯過程,02變量和數(shù)據(jù),變量 變量的測量尺度 附錄:SPSS中的變量,Da
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