Svečias
Titulinis Mokymai Mokymų medžiaga Metodologiniai paketai Taikomoji regresija
Apie mokymus
Mokomieji duomenys
E. mokymai
TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE
 TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE

Pavyzdinis metodologinis mokomasis studijų paketas

TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE

Autorus Prof. habil. dr. Vydas Čekanavičius

Ankstesnis dokumentas Turinys  Literatūros sąrašas Duomenų šaltiniai Sekantis dokumentas

1.  ĮVADAS
1.1. Kintamieji ir jų charakteristikos
      1.1.1. Kintamųjų matavimo skalės

Norint tinkamai pasirinkti statistinį modelį, reikia, kad būtų tenkinami tam tikri formalūs reikalavimai. Aprašydami modelius, akcentuojame juose naudojamų kintamųjų matavimo skales. Visų pirma, kas apskritai yra tas kintamasis statistiniame tyrime? Faktiškai  – tai klausimyno klausimas. Jeigu jau kažko klausiame, tai matyt nesitikime, kad visi atsakys vienodai.

Pagal matavimo skales visi kintamieji skirstytini į

  1. nominalius (kategorinius);
  2. ranginius,
  3. intervalinius .

Jeigu atsakant į klausimą, galima rinktis tik iš kelių lygiaverčių galimybių, tai atitinkamas kintamasis  yra nominalusis (kategorinis). Pavyzdžiui, tokie kintamieji yra rasė, tikyba, plaukų spalva. Jeigu kategorijos yra tik dvi (vyras – moteris, sutinku – nesutinku), sakysime, kad kintamasis yra  dvireikšmis  arba dichotominis. Jeigu atsakymai yra skaitiniai ir, galima pasakyti kiek kartų viena reikšmė didesnė už kitą bei suskaičiuoti reikšmių vidurkį, tai tiriame intervalinį kintamąjį. Pavyzdžiui, ūgis, svoris, reakcijos laikas, kraujospūdis yra intervaliniai kintamieji. Dažniausiai socialinių tyrimų klausimynuose naudojami Likerto skalės kintamieji, kai liepiama pasirinkti iš 1 (labai nepritariu),..., 5 (labai pritariu), ar pan. Tokie kintamieji vadinami ranginiais. Negalima pasakyti, kiek daug skiriasi rangai, bet galima konstatuoti, kuris didesnis. Pavyzdžiui, kiek kartų atsakymas „labai pritariu“ didesnis už „labai nepritariu“ nepasakysime (neteigsime gi, kad „labai pritariu“ rodo 5 kartus didesnį pritarimą vien todėl, kad toks atsakymo kodas).  Vis dėlto nesuklysime, konstatavę, kad pasirinktas atsakymo kodas 4 rodo didesnį pritarimą nei kodas 2.

Praktinėje statistikoje atsiranda papildomų niuansų.


Jeigu kintamasis yra ranginis, bet turi mažai skirtingų atsakymo variantų (mažiau, kaip 5), tai dažniausiai belieka į jį žiūrėti, kaip į nominalų.

Pavyzdžiui, kintamasis savijauta, įgyjantis tik tris reikšmes (1 – nors nusišauk, 2 – nebloga, 3 – skraidau)  visuose statistiniuose modeliuose traktuotinas, kaip nominalus kintamasis.

Jeigu ranginio kintamojo reikšmių yra pakankamai daug, o jo vidurkis  visai prasmingas, tai dažniausiai jis traktuojamas, kaip intervalinis kintamasis.

Pavyzdžiui, egzamino pažymys iš tikro yra ranginis kintamasis,  nes negalima pasakyti, kad studentas gavęs dešimtuką  žino tiksliai dukart daugiau už gavusį penketuką ir tiksliai trisdešimčia procentų daugiau už gavusį septintuką. Vis dėlto, visuose tyrimuose egzamino pažymys traktuojamas  kaip intervalinis kintamasis. Iš didelės bėdos kartais, kaip intervalinius, tenka naudoti ir penkiarangius  kintamuosius.

NAUJIEMS VARTOTOJAMS
NAUJIENOS
Naujienlaiškis

Nr.1  2009 07-11
Nr.2  2009 12-2010 02
Nr.3  2010 03-05
Nr.4  2010 06-08
Nr.5  2010 09-11
Nr.6  2010 12-2011 02
Nr.7 2011 03-05
Nr.8 2011 06-08
 
© KTU Politikos ir viešojo administravimo institutas
Atnaujinta 2015-06-18