Способы изображения количественных данных

Как визуализировать данные: типы графиков

Редактор Наталия Шергина специально для блога Нетологии адаптировала статью об эффективных способах визуализации данных.

Предположим, вы понимаете важность визуального представления данных, знаете, какие навыки для этого нужны и, более того, обладаете ими. Заодно представим, что у вас есть данные для визуализации, осталось только разобраться, какие виды графиков и диаграмм подойдут. В статье мы расскажем о самых эффективных способах визуализации данных — вам будет из чего выбрать.

Столбчатая диаграмма (Bar Graph)

Скорее всего, это был первый способ визуализации, с которым вы столкнулись. Вспомните школьные учебники, таких диаграмм там было много. Если вы думали, что столбчатые диаграммы вместе со школой остались позади — не спешите с ними прощаться. Многие виды данных удобно представлять с их помощью: информацию о пробках на дороге, увеличение клиентской базы, график продаж. Столбчатые диаграммы — один из самых наглядных видов представления статистики.

Линейная диаграмма (Line Chart)

Этот вид графиков напоминает вершины горного хребта, и это сравнение неслучайно. С помощью линейных диаграмм можно графически представить горы данных и извлечь столько же инсайтов. Подходят для представления колебаний акций, темпа роста компании, построения прибыльной системы.

Гистограмма с несколькими осями (Multi-Axis Charts)

Это сочетание столбчатой диаграммы и линейного графика. Подойдёт, если нужно представить два или более фактора для выявления параллелей или сравнения. Гистограммы с осями часто используют на заседании членов советов компании, чтобы сопоставить, например, рыночную цену и общую выручку.

Гистограмма (Bar Histograms)

Ещё один график из школьных учебников. Гистограммы используют для представления числовых данных одной категории и их изменения с течением времени. Пример — изменение численности населения страны за конкретный период.

Как и столбчатые диаграммы, гистограммы состоят из столбцов. Поэтому эти два вида графиков часто путают. Давайте разбираться.

• Есть расстояние между столбцами

• Нет расстояния между столбцами

• Применяются для сравнения категориальных данных

• Применяются для выявления зависимости качественных данных

• Если переставить местами столбцы, логика не нарушится. Венера и Земля — две категории, которые друг от друга не зависят.

• Если в гистограмме наблюдаемых температур переставить местами столбцы, нарушится логика, так как рассматривается одна величина (температура), а не разные категории

Круговая диаграмма (Pie Charts)

Кто работал с Экселем, тот наверняка знаком с круговыми диаграммами. Поставил её — и отчёт сразу выглядит презентабельнее, так? А если серьёзно, то круговые диаграммы — это отличный способ представить части одного целого. Например, долю компании на рынке, ваш вклад в общий проект или разработку секторов для инвестиционного плана.

Каждому из нас приходилось работать хотя бы с одной из перечисленных диаграмм. А если нет, то их названия вы точно слышали. На этом мейнстрим заканчивается. Далее — менее популярные графики.

Диаграмма спагетти (Spaghetti Charts)

К сожалению, это не совсем о еде. Диаграмма спагетти — очень необычный вид графиков, который только набирает популярность. Здесь без визуальной подсказки не объяснишь.

Помимо метеорологии, эти диаграммы подходят для визуализации взаимосвязей, что особенно полезно в юридических и судебных вопросах.

Географическая диаграмма (Map Charts)

Географические диаграммы специально разработаны для анализа географической информации, представления пространственных отношений и региональных данных. Используйте их, если нужно графически изобразить глобальную клиентуру, план расширения компании или план диверсификации производства. Эти диаграммы покажут, какие географические области развиваются, а каким нужно больше внимания. Также они помогают принимать решение — например, куда инвестировать или какие страны лучше для жизни.

Стрим-график или график потока (Stream Graph)

Даже если вы ни разу не видели землетрясения, то о сейсмографе слышали наверняка. Это машина, которая реагирует на сейсмическую активность и записывает сейсмоволны в виде графика.

Сейсмограф фиксирует толчки 24 часа 7 дней в неделю. Данные представляются графически в виде «потока» или «волн» вдоль центральной оси. Сейсмография — не единственная сфера применения графиков потока. Они особенно эффективны для графического изображения изменений за период времени.

Пузырьковая диаграмма (Bubble Charts)

Не очень серьёзное название, но суть не в нём. Сфера применения таких диаграмм в представлении и анализе данных огромна. Если говорить технически, пузырьковая диаграмма пригодится для визуализации анализа взаимодействий и распределения. А проще говоря, информация представлена в трёх измерениях или плоскостях. Допустим, у вас три вида данных: общее количество товаров, число каждого проданного продукта и выручка от продаж каждого продукта. Если вы хотите видеть взаимосвязь этих данных на одном графике, то пузырьковая диаграмма для вас.

Лучевая диаграмма (Sunburts)

Любители интернет-магазинов, эта информация для вас. Ваше поведение на сайте и то, на какие страницы вы заходите, заносится в историю, а админы магазинов могут легко представить эту информацию в виде лучевой диаграммы, чтобы понять, куда идёт основной трафик на сайте и какие страницы посещают реже всего. Такие диаграммы идеальны для представления иерархических данных.

Полярные часы (Polar Clock)

Ещё один интересный, но пока не самый популярный вид представления данных. График работает по принципу часов и каждую секунду показывает количество проделанной работы. Похоже на окно «копирование файлов», где зелёный индикатор показывал, сколько процентов данных уже скопировано. Представьте себе то же самое, только в форме круга — это и есть диаграмма полярные часы.

Интерактивная кольцевая диаграмма (Donut Transitions)

Это та же кольцевая диаграмма, только анимированная. Интерактивная кольцевая диаграмма — один из лучших способов для выявления закономерностей между несколькими параметрами. Эффективна для представления части целого и анализа зависимости величин. При изменении анализируемых параметров изменяются и пропорции диаграммы. Пригодится тем, кто следит за динамикой изменения — например, изменения стоимости акций в результате каких-либо действий компании.

Курс

Инфографика

• Научитесь превращать скучные цифры в наглядные визуальные истории
• Разберётесь в online-инструментах создания инфографики
• Поймёте, как работать с интерактивной и видеоинфографикой

Это одни из наиболее эффективных способов визуализации данных. Какие-то из них более привычны, о других пока мало кто знает. Новые виды графиков и диаграмм появляются вместе с новыми видами данных, что происходит непрерывно. Это значит, что скоро появятся более продвинутые способы визуализации.

Инфографика для СМИ

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

Источник

Графические методы представления статистических данных

Значение графического метода в анализе и обобщении данных велико. Графическое изображение, прежде всего, позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке.

Статистический график – это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Графический образ – это совокупность точек, линий и фигур, с помощью которых изображаются статистические данные. Вспомогательными элементами графика являются:

Поле графика – это часть плоскости, где расположены графические образы. Поле графика имеет определенные размеры, которые зависят от его назначения.

Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координатных сеток. Система координат необходима для размещения геометрических знаков в поле графика. Используются как прямоугольные, так и полярные системы координат.

Масштабные ориентиры используются для сопоставления графического отображения объекта и его реальных размеров. Задаются масштабные ориентиры системой масштабных шкал или масштабными знаками.

Экспликация графика состоит из объяснения предмета, изображаемого графиком (название), и смыслового значения каждого знака, применяемого на графике.

Статистические графики классифицируют по назначению (содержанию), способу построения и характеру графического образа (рис.1).

Рис.1. Классификация статистических графиков

По способу построения графических образов выделяют:

Диаграммы – графическое изображение статистических данных, наглядно показывающее соотношение между сравниваемыми величинами.

Различают следующие основные виды диаграмм: линейные, столбиковые, полосовые, секторные, квадратные, круговые, фигурные.

Линейные диаграммы применяются для характеристики динамики, т.е. оценки изменения явлений во времени. По оси абсцисс откладываются периоды времени или даты, а по оси ординат – уровни ряда динамики. На одном графике может быть размещено несколько диаграмм, что позволяет сравнивать динамику различных показателей, либо одного показателя по разным регионам или странам.

Рис.2. Динамика объема импорта легковых автомобилей в РФ

за 2006-1кв. 2010г.г.

Столбиковые диаграммы могут быть использованы:

для анализа динамики социально-экономических явлений;

оценки выполнения плана;

характеристики вариации в рядах распределений;

для пространственных сопоставлений (сравнения по территориям, странам, фирмам);

для изучения структуры явлений.

Столбики располагаются вплотную или раздельно на одинаковом расстоянии. Высота столбиков должна быть пропорциональна числовым значениям уровней признака.

Рис.3. Динамика удельного веса Белоруссии в товарообороте РФ со странами СНГ

Для характеристики структуры социально-экономических явлений широко используются секторные диаграммы. Для ее построения круг следует разделить на секторы пропорционально удельному весу частей в общем объеме. Сумма удельных весов равна 100%, что соответствует общему объему изучаемого явления.

Рис.4. Географическое распределение товарооборота РФ со странами СНГ

Полосовые диаграммы состоят из прямоугольников, расположенных горизонтально (полосами).

Иногда для сравнительного анализа по регионам, странам используют диаграммы фигур-знаков (диаграммы геометрических фигур). Данные диаграммы отражают размер изучаемого объекта в соответствии с размером своей площади.

Статистические карты применяются для оценки географического размещения явлений и сравнительного анализа по территориям.

Статистические карты включают картограммы и картодиаграммы. Различие между ними состоит в способах отображения статистических данных на картах.

Картограмма показывает территориальное распределение изучаемого признака по отдельным районам и используется для выявления закономерностей этого распределения. Картограммы делятся на фоновые и точечные. Фоновые картограммы разной густотой цветовой окраски характеризуют интенсивность какого-либо показателя в пределах территориальной единицы. На точечной картограмме уровень выбранного явления изображается с помощью точек.

Картодиаграмма – это сочетание географической карты или ее схемы с диаграммой. Она позволяет отразить специфику каждого района в распределении изучаемого явления, его структурные особенности.

В настоящее время разработаны различные пакеты прикладных программ компьютерной графики, например, Excel, Statgraf, Statistica.

Источник

5.1 Этапы анализа данных

В процессе подготовки и анализа данных, как правило, присутствуют следующие основные этапы:

1. Сбор первичных данных для анализа. Наблюдая и измеряя характеристики объекта, педагог-исследователь собирает первичный статистический материал. Дальнейшая задача состоит в выдвижении статистической гипотезы на основании темы и цели исследования.

2. Ввод данных в компьютер. Данные исследований необходимо ввести в компьютер и сохранить. Ввод данных может осуществляться ручным набором чисел с клавиатуры или же экспортом из файла в каком-либо формате. Введенные данные обычно отображаются в форме электронной таблицы или матрицы данных, где столбцы представляют различные переменные (рост, вес, цвет глаз), а строки – измерения значений этих переменных.

3. Преобразование данных. П роводится группировка данных, то есть распределение их на однородные группы в соответствии с интересующими исследователя признаками. Данные в каждой группе упорядочиваются — классифицируются, сортируются, структурируются, подсчитывается частота событий. Нередко также требуется удаление из введенных данных высокоамплитудных значений, которые могут быть результатом некорректных измерений или замена пропущенных (неизмеренных) значений.

4. Визуализация данных – наглядное представление данных. Для этого можно использовать как табличное представление, так и различ­ные формы графического изображения. Человек часто на­много более продуктивно и быстро воспринимает информацию в виде зрительных образов.

5. Статистический анализ — статистическая обработка полученных количественных данных, заключающаяся в вычислении некоторых статистических характеристик и оценок, позволяющих проверить нулевую гипотезу.

6. Интерпретация и представление результатов. В творчестве ученого, занимающегося проблемами педагогики, самой сложной считается задача интерпретации полученного и обработанного фактического материала. К сожалению, исследователи нередко избегают этап обсуждения фактов и переходят сразу к выводам.

Конечно, хорошо обра­ботанные материалы, упорядоченные и оформленные в таблицы, статистические изображения могут служить ба­зой для выводов. Однако без всестороннего обсуждения, с ходом которого должен быть ознакомлен читатель, выво­ды будут мало или вовсе необоснованными и неубедитель­ными, да и сам исследователь многое теряет. Из поля его зрения выпадают ценные характеристики фактиче­ского материала, которые невидимы, то есть визуально не просматриваются, но существенно влияют на выводы.

Основная цель интерпретации — выявление и фиксиро­вание комплекса характеристик обработанного материа­ла, на основе которых открывается возможность обнару­жить и объяснить основные тенденции и сформулировать выводы.

Отметим, что важнейшим условием объективного ис­толкования обработанных данных выступает научная ква­лификация исследователя: его эрудиция, способность к ассоциативным мыслительным действиям. Естественно, что, чем квалифицирован­нее в той области, где ведется поиск, исследователь, тем основательнее обсуждение и богаче его результаты.

5.2 Представление данных в наглядной форме

Большую роль при анализе данных играет владение некоторыми специальными способами представления полученных данных в наглядной — краткой и схематизированной — форме.

Табличный способ изображения данных позволяет представить качественные и количественные данные с кратким сопроводительным объясняющим текстом. Таким текстом служат название таблицы, раскрывающее связь между числовыми рядами, и внутренние заголовки таблицы (указывающие измеряемые признаки, место, время, единицы измерения и т. п.).

Матрица представляет собой разновидность таблицы со строками и рядами (столбцами), имеющими какие-либо функционально-логические связи. В результате в матрице обнаруживается наличие или отсутствие связи между различными факторам педагогического процесса.

Графики еще более наглядно, чем таблицы, отображают изменение экспериментальных данных. Графики строятся в прямоугольной системе координат, в которой на оси “X” отмечается значение выборки, а по оси “Y” — значение, порядок признака, частота события.

Композиция графика – это сочетание всех его элементов. График должен привлекать внимание, обеспечивая в то же время легкость его прочтения и усвоения. Немаловажной задачей композиции графика является художественная и эстетическая сторона его оформления.

Правила построения графиков:

1. Необходимо провести тщательный отбор из имеющегося цифрового статистического материала тех данных, которые будут изображены на графике (далеко не все полученные данные следует изображать графически).

2. Выбрать тот вид графика, который по мнению исследователя наиболее ярко будет отражать полученные данные.

3. Название графика должно быть ясным и полным, отражающим содержание и имеющим при необходимости особые пояснения.

4. Надписи и легенда располагаются, как правило, в нижней или правой части диаграммы.

5. Цифры шкалы следует наносить слева и снизу или вдоль осей. Горизонтальную шкалу (по оси абсцисс) необходимо строить слева направо, вертикальную (по оси ординат) — снизу вверх.

4. Если числовые данные не включены в диаграммы, желательно их представить рядом в табличной форме.

5. Густота координатной сетки должна быть оптимальной, не затрудняющей чтения графика.

6. Допускается количество различных цветов на графике не более трех.

7. Если графики отражают серию наблюдений, рекомендуется ясно обозначать все точки, соответствующие отдельным наблюдениям.

1. Линейный график – передает изменения в некоторых мерных числах, например, изменение средних оценок контрольных работ, проведенных в одном классе в течение учебного года.

2. Гистограмма представляет собой разновидность графика в котором по оси “Y” откладываются частотные (интервальные) значения какой-либо группировки, в результате чего график становится “ступенчатым”.

3. Полигон частот – на базе полигона частот строится гистограмма, разница между ними заключается в том, что в полигоне частота интервала сведена к его центру, а при гистограмме частоты изображают равномерно в пределах всего интервала.

4. Кумулятивный график частоты (накопляющее распределение частоты) – частота отдельных интервалов совокупности рассматривается кумулятивно, то есть к частоте каждого интервала прибавляются частоты всех предыдущих интервалов.

5. Диаграммы сопоставляют количественную информацию в виде площадей различных фигур (круг, прямоугольник, сектор, цилиндр, пузырьки и др.).

Графы — особый вид графического отображения данных результатов; это фигура, состоящая из точек (вершин), соединенных отрезками (ребрами). Вершины графа могут обозначать различные компоненты педагогического процесса, параметры, факторы, а ребра — отношения и связи между ними. Графы (как модели) часто применяются на этапе прогнозирования эксперимента, а на обобщающем этапе с ними сопоставляются результаты. Простейшим примером графа служит “дерево” целей.

Схема статистических графиков по форме графического представления

5.3 Педагогические измерения

Измерение – это процесс определения значения какого-либо признака. Значением может быть не только число, но и имя. Измерение выполняют путем непосредственного наблюдения измеряемого признака или при помощи аппаратуры.

Если в точных науках измерение сводится к сравнению данной величины с однородной ей величиной, принятой за единицу (эталоном), то для психолого-педагогических параметров таких эталонов не имеется. Более того, большинство психолого-педагогических параметров (признаки, качества, свойства, факторы) являются скрытыми (латентными), о которых можно судить лишь косвенно, по их проявлениям, т. е. весьма приближенно.

Педагогическое измерение — это операция присвоения чисел объектам и их свойствам в соответствии с определенными правилами.

Обычно измерение подразделяется на прямое и косвенное. Прямое измерение заключается в непо­средственном сравнении измеряемого объекта с ка­ким-нибудь нормативом, эталонным измерителем. В педагогических исследованиях оно встречается редко, например при определении физического развития учеников (полнота, рост).

Чаще всего исполь­зуется косвенное измерение. Уровень знаний или уме­ний учеников, их моральные качества, дисциплини­рованность и т. п. могут быть измерены только косвенно, на основе работы учеников, их ответов на воп­росы, решения проблемных задач, числа ошибок в диктанте, на основе разных проявлений в поведе­нии.

Задача фактиче­ ского измерения различных сторон педагогического явления на сегодняшний день остается неопределенной, так как в учебно-воспитательном процессе мы выделяем как педа­гога, так и обучаемого, которые могут описываться большим набором свойств.

5.4 Качественная и количественная информация

Основную проблему при сборе информации в психолого-педагогическом исследовании составляет количественная оценка качеств изучаемых объектов и процессов.

Психолого-педагогическая наука пока еще в основном остается описательной, эмпирической, поэтому основным видом информации в педагогическом эксперименте является качественная, содержательная.

Качеством какого-либо объекта (процесса) считаются его существенные, устойчивые свойства, благодаря которым он этим объектом и является. Таким образом, качественная информация об объекте выражает его сущность и содержание и совершенно необходима для его характеристики.

Качественными характеристиками (параметрами) описываются в педагогике все процессы и результаты обучения и воспитания, все виды деятельности, взаимоотношений участников педагогического процесса, все достижения в развитии личностей и коллективов. Основные закономерности и принципы педагогики имею качественную форму.

Количественная характеристика окружающего мира представляет более высокий уровень его познаний. Количество — это объективная определенность объекта познания, в силу которой его можно разделить на однородные части. Количественные характеристики позволяют гораздо глубже, чем описательно-логические проанализировать процессы, выявить наличие и оценить величину связи различных качеств, обнаружить закономерности.

Количество и качество тесно связаны: они диалектически взаимодополняют и превращаются друг в друга (закон перехода количества в качество). В любой качественной информации всегда содержится та или иная степень количественной.

К сожалению, проникновение в психолого-педагогическую науку и практику количественных методов затрудняется следующими обстоятельствами:

— неразработанностью и часто отсутствием адекватных методов и средств количественной оценки психолого-педагогических параметров;

— большой сложностью педагогических процессов.

5.5 Шкалирование

Шкала – это средство фиксации результатов измерения свойств объектов путем упорядочивания их в определенную числовую систему, в которой отношение между отдельными результатами выражено в соответствующих числах [1] . В процессе упорядочивания каждому элементу выборки ставится в соответствие определенный балл (шкальный индекс), устанавливающий положение наблюдаемого результата на шкале.

Шкалирование — это операция упорядочивания исходных эмпирических данных путем перевода их в шкальные оценки. Шкала дает возможность упорядочить наблю­даемые явления, при этом каждое из них получает количественную оценку (квантифицируется). Шкали­рование помогает определить низшую и высшую сту­пени исследуемого явления.

Например, при исследо­вании учебных интересов учеников мы устанавлива­ем их границы: очень большой интерес — очень сла­бый интерес. Между этими границами определяется ряд ступеней. В результате складывается следующая шкала учебных интересов: очень большой интерес (1); большой интерес (2); средний (3); слабый (4); очень слабый (5). Рекомендуется вводить и экстремальные обозначения крайних границ шкалы,.

В психолого-педагогических исследованиях применяют классификацию шкал, предложенную С.Стивенсоном (см. рис. 1), согласно которой четыре основных способа измерения, связанные с различными правилами, называют измерительными шкалами (номинальная, порядковая, интервальная и шкала отношений). [2]

Рис. 1. Классификация шкал по С.Стивенсу

1. Номинальная шкала (шкала наименований), которую правильнее было бы считать классификацией, а не измерением, делит все объекты на группы по какому-либо признаку (различию). Этим признакам присваиваются определенные числа (код), что создает удобства при дальнейшей обработке экспериментальных данных. Никакого количественного соотношения между объектами в номинальной шкале нет.

Учащиеся класса делятся на две категории и обозначаются: девочки — 01, мальчики — 02.

Группы нарушителей дисциплины и их обозначение (кодирование): на уроке — 1, на улице – 2, дома — 3.

В процессе проверки соответствия подготовки выпускников школ требованиям ГОС появляется группа аттестованных и не аттестованных учеников.

2. Шкала порядка (порядковая, ранговая, ординальная) предназначена для измерения (обозначения) степени различия какого-либо признака или свойства у разных объектов. Самым ярким примером порядковой шкалы является пятибалльная система оценки ЗУН учащихся. Для нее разработаны критерии и различные методы измерения. 3начительно труднее применять порядковую шкалу для количественных оценок других качеств личности (в воспитательном процессе). Имеется несколько разновидностей порядкового шкалирования (измерения):

· ранжирование (в ряд),

· группировка (ранжирование по группам),

· метод полярных профилей.

Ранжирование. Изучаемые объекты располагаются в ряд (упорядочиваются) по степени выраженности какого-либо качества. Первое место в этом ряду занимает объект с наиболее высоким уровнем данного качества, и ему присваивается наивысший балл (числовое значение выбирается произвольно). Затем каждому объекту ранжированного ряда присваиваются более низкие оценки, соответствующие занимаемым местам.

Группировка всей совокупности объектов наблюдения в несколько рангов, достаточно ясно отличающихся друг от друга по степени измеряемого признака.

Пример: учащиеся класса согласно пятибалльной системе оценки ЗУН делятся на отличников, хорошистов и т. д.

Парное сравнение. Учащиеся сопоставляются друг с. другом (каждый с каждым) по какому-либо качеству. Если они одинаковы, то каждый получает по баллу. Если у одного этого качества больше, чем у другого, первый получает два балла, второй – 0 (как при спортивных играх по круговой системе). Суммируя полученные каждым баллы, получаем количественное выражение уровня развития данного качества у каждого учащегося (его ранг).

Рейтинг. В этом приеме оценка объекта производится путем усреднения оценочных суждений группой компетентных экспертов. Имея общие критерии оценки (в порядковой шкале, в баллах), эксперты независимо друг от друга (в устной или письменной форме) выносят свои суждения. Усредненный результат экспертной оценки является достаточно объективным и называется рейтингом.

Метод полярных профилей. Этот прием предполагает применение для оценки условной шкалы, крайними точными которой являются противоположные значения признака (например, добрый — злой, теплый — холодный и т. п.). Промежуток между полюсами делится на произвольное количество частей (баллов).

Пример. Оценка степени доверия кандидату на выборную должность дается в полярной шкале:

(Доверяю полностью) 10 – 9 – 8 – 7 – 6 – 5 – 4 – 3 – 2 – 1 (Совсем не доверяю)

3. Интервальная шкала (интервальное намерение) — это такое присвоение чисел объектам, когда определено расстояние между объектами и предусмотрена общая для всех объектов постоянная единица измерения. Иначе говоря, в интервальной шкале вводится единица и масштаб измерения. Нулевая точка шкалы выбирается произвольно.

Примеры: температурные шкалы; шкалы стандартизированного тестирования интеллекта.

Интервальная шкала – количественная. В ней возможны все арифметические действия над числами, кроме операции деления. Таким образом, в интервальной шкале нельзя определить во сколько раз один объект больше или меньше другого. Например, если ученик ответил правильно на 10 заданий, то это не означает, что он знает вдвое больше ученика, ответившего на 5 заданий теста.

4. Шкала отношений отличается от интервальной только тем, что ее нулевая точка не произвольна, а указывает на полное отсутствие измеряемого свойства. Сюда относятся и все количественные данные, получаемые пересчетом объектов какого-либо множества (число учащихся, уроков и т. п.).

Уровни измерения и математические вычисления, используемые на данных уровнях, показаны в табл. 1. Из этой таблицы видно, что переход от одного уровня к другому сопровождается расширением класса допустимых математико-статистических операций. Как следует из таблицы, наилучшей является шкала отношений, которую на сегодняшний день удалось реализовать только в рамках физических измерений.

Математические и статистические величины, вычисление которых допустимо на данном уровне

Мода, процентные частоты, доли, корреляция

Мода, медиана, квартили, коэффициент корреляции, дисперсионный анализ

Мода, медиана, квартили, коэффициент корреляции, ранговые критерии, средняя, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент корреляции

Все арифметические операции, все понятия и методы математической статистики

[1] Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов. – М., 2001, стр. 359

[2] Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник/О.Ю. Ермолаев. – 2-е изд., исп. – М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта, 2003, стр. 122 с.

Источник