MĚŘENÍ, TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Číselné obory -Zákony, uzavřenost a operace
Advertisements

Základní statistické pojmy
“Jsou tři druhy lží: lži, odsouzeníhodné lži a statistiky.”
Třídění dat OA a VOŠ Příbram. Třídění  rozdělení jednotek souboru do takových skupin, aby co nejlépe vynikly charakteristické vlastnosti zkoumaných jevů.
„EU peníze středním školám“
Statistika I 2. cvičení.
Národní informační středisko
VÍCEKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ I.
Testování hypotéz (ordinální data)
CHYBY MĚŘENÍ.
Základní statistické pojmy a postupy
Autor: Boleslav Staněk H2IGE1.  Omyly  Hrubé chyby  Chyby nevyhnutelné  Chyby náhodné  Chyby systematické Rozdělení chyb.
Obsah statistiky Jana Zvárová
Statistika 8. ročník Autorem materiálu je Mgr. Jana Čulíková
Analýza dat.
ZŠ, Týn nad Vltavou, Malá Strana
Principy konstrukce norem a základní statistické pojmy
PŘIPRAVUJEME KVANTITATIVNÍ VÝZKUM
ZÁKLADNÍ SOUBOR Základní soubor (populace) je většinou myšlenková konstrukce, která obsahuje veškerá data, se kterými pracujeme a není vždy snadné jej.
Zkvalitnění kompetencí pedagogů ISŠ Rakovník IV/2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji matematické gramotnosti žáků středních škol Integrovaná.
Statistika 2. přednáška Ing. Marcela Čapková.
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Vzdělávací materiál/DUMVY_32_INOVACE_09/C1 AutorIng. Liběna Krchňáková Období vytvořeníSrpen.
Biostatistika 4. přednáška
Fyzika 6. ročník Teplota Anotace
Teorie psychodiagnostiky a psychometrie
Experimentální fyzika I. 2
 Zkoumáním fyzikálních objektů (např. polí, těles) zjišťujeme že:  zkoumané objekty mají dané vlastnosti,  nacházejí se v určitých stavech,  na nich.
VY_32_INOVACE_21-15 Statistika 1 Základní pojmy.
Základy zpracování geologických dat
K OMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Úvod do statistiky VY_32_INOVACE_M4r0117 Mgr. Jakub Němec.
Měření fyzikálních veličin
 Zkoumáním fyzikálních objektů (např. polí, těles) zjišťujeme že:  zkoumané objekty mají dané vlastnosti,  nacházejí se v určitých stavech,  na nich.
(Popis náhodné veličiny)
Maximální chyba nepřímá měření hrubý, řádový odhad nejistoty měření
Základy pedagogické metodologie
Nejistota měření Chyba měření - odchylka naměřené hodnoty od správné hodnoty → Nejistota měření Kombinovaná standartní nejistota: statistické (typ A) -
Evaluační výzkum 1 SPP119 FSS MU 2008/2009 „MĚŘENÍ “ Nejen v sociálně-vědním výzkumu M. Suchanec – many thanks to L. Van Baest + M. van Assen 2006, 2007.
Měřické chyby – nejistoty měření –. Zkoumané (měřené) předměty či jevy nazýváme objekty Na každém objektu je nutno definovat jeho znaky. Mnoho znaků má.
Základy popisné statistiky
HYPOTÉZY Hypotéza je tvrzení (výrok) vyjařující vztah mezi proměnnými
HYPOTÉZY ● Hypotéza je tvrzrní (výrok) vyjařující vztah mezi proměnnými ● Hypotézy vychází z výzkumného problému. ● Hypotézy se stanoví na začátku výzkumu.
AutorRNDr. Lenka Jarolímová Datum ověření ve výuce Ročník6. Vzdělávací oblastČlověk a příroda Vzdělávací oborFyzika TémaVeličiny a jejich měření.
Měření v sociálních vědách „Měřit všechno, co je měřitelné, a snažit se učitnit měřitelným vše, co dosud měřitelné není“. (Galileo Galilei)
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Vladimír Mikulík. Slezské gymnázium, Opava, příspěvková organizace. Vzdělávací materiál.
Ústav lékařské informatiky, 2. LF UK 2008 STATISTIKA II.
Statistika 1.cvičení. Základní informace Ing. Daniela Krbcová Materiály ze cvičení, přednášky Skripta k předmětu,
Daniel Gabriel Fahrenheit
I. Z á k l a d n í š k o l a Z r u č n a d S á z a v o u
VÍCEKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ I.
PROJEKT TEPLOTA Vypracovaly : Vanesa Vrbovcová , Klára Kubová , Sofia Bryknerová, Klára Šuláková a Jana Leischnerová.
Číslo a název projektu: CZ /1. 5
Elektrické měřící přístroje
Co se dá změřit v psychologii a pedagogice?
Statistika a evaluace.
METODICKÝ LIST PRO ZŠ Pro zpracování vzdělávacích materiálů (VM)v rámci projektu EU peníze školám Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost   
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám
METODOLOGIE MAGISTERSKÉ PRÁCE
DOTAZNÍK Zásady tvorby dotazníku Termín návratnosti
zpracovaný v rámci projektu
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Sociologický výzkum II.
Typy proměnných Kvalitativní/kategorická binární - ano/ne
Metodologie pro ISK 2 Úvod do práce s daty
Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Prima
Statistika a výpočetní technika
Úvod Porovnávání celých čísel
Základy statistiky.
Základy popisné statistiky
F-Pn-P062-Odchylky_mereni
Transkript prezentace:

MĚŘENÍ, TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL Matematika a stejně i matematická statistika a biometrie s námi hovoří řečí čísel. Musíme tedy vlastnosti nebo intenzitu vlastností jedinců změřit – kvantifikovat. Měřením zjistíme číselnou hodnotu sledované veličiny a vytvoříme tím obraz objektu na číselné ose. Podle stupně kvantifikace rozeznáváme 4 typy znaků (veličin) podle toho, zda jsme schopni u dvou znaků x1 a x2 interpretovat: rovnost x1 = x2 uspořádání x1 < x2 rozdíl x1 - x2 podíl x1 / x2 Podle toho rozeznáváme čtyři typy škál: NOMINÁLNÍ ORDINÁLNÍ INTERVALOVÁ PODÍLOVÁ

TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL Podle počtu hodnot, jakých mohou veličiny nabývat je dělíme na: DISKRÉTNÍ nabývají konečného či spočetného počtu hodnot DISKRÉTNÍ jsou obvykle KATEGORIÁLNÍ VELIČINY NOMINÁLNÍ - kódované v nominální škále bez uspořádání ORDINÁLNÍ - POŘADOVÉ VELIČINY - uspořádané v ordinální škále SPOJITÉ nabývají nekonečně mnoha hodnot v konečném či nekonečném intervalu SPOJITÉ jsou obvykle METRICKÉ VELIČINY - měřené v intervalové škále - měřené v podílové škále, tzv. KARDINÁLNÍ VELIČINY

NOMINÁLNÍ ŠKÁLA - NOMINÁLNÍ, KATEGORIÁLNÍ VELIČINY klasifikuje objekty do určitých tříd či kategorií hodnoty se dají vyjádřit slovně a neexistuje mezi nimi žádné uspořádání pokud jsou hodnoty označeny číselně, je toto číslo vyjádřením kódu bez další vypovídací schopnosti při práci s nimi je třídíme do skupin a jejich počet ve skupině jsou přesná čísla - počty něčeho pohlaví (muž, žena) barva očí (modrá, zelená, hnědá, černá) výsledek léčby (uzdraven, zemřel)

ORDINÁLNÍ (POŘADOVÁ) ŠKÁLA - KATEGORIÁLNÍ VELIČINY umožňuje jedince klasifikovat a uspořádat ve smyslu „je větší“ „je menší“ nebo „předchází“ „následuje“ neumí ale vyjádřit číselně vzdálenost mezi jednotlivými za sebou jdoucími hodnotami stupeň dosaženého vzdělání (základní, střední, vysoké) prospěch ve školním předmětu (výborně, velmi dobře, …) posuzování ohrožení (stupeň povodňové aktivity) hodnocení četnosti (často, občas, zřídka, nikdy) hodnocení sportovních soutěží bodováním na ordinální škále se někdy měří i veličiny měřitelné kvantitativně jemnějšími škálami, pokud rozlišení ordinální škály postačuje laboratorní výsledek vyšetření (+,++,+++,++++/ negativní, hraniční, pozitivní)

INTERVALOVÁ a PODÍLOVÁ ŠKÁLA - METRICKÉ VELIČINY jsou spojité veličiny mají obvykle chybu měření (naše chyba, chyba měřicích přístrojů) a zvyšování přesnosti přidáním dalšího desetinného místa nemá často smysl Příklad: měření výšky v mm - ráno x večer na stejném objektu Pokud poslední řád nemůžeme měřit s dostatečnou přesností, nemá cenu ho měřit

INTERVALOVÁ ŠKÁLA umožňuje stanovit vzdálenosti mezi hodnotami měřené veličiny má definovanou jednotku měření, ale nemá jednoznačně stanovenou nulu, dovoluje proto počítat s rozdíly naměřených hodnot, ale ne s jejich podíly má smysl se ptát o kolik je jedna hodnota větší, ale ne kolikrát Typickou veličinou měřenou v intervalové škále je teplota: Celsiova a Fahrenheitova teplotní stupnice: mají rozdílně položené nuly (OC=32F) a rozdílné stupnice (1C=1,8F) rozdíly teplot dvou těles jsou na obou stupnicích stejné (1 stupeň na Celsiově stupnici odpovídá 1,8 stupně na Fahrenheitově stupnici) podíl však zachován není: např. pokud se teplota na Celsiově stupnici zvýší 2x z 10C na 20C a 2x z 20C na 40C odpovídá to na Fahrenheitově stupnici zvýšení 1,36x (z 50F na 68F) a 1,53x (z 68F na 104F)

PODÍLOVÁ (POMĚROVÁ) ŠKÁLA - KARDINÁLNÍ VELIČINY má jednoznačně (absolutně) stanovenou nulu, která vyjadřuje naprostou nepřítomnost měřené vlastnosti na rozdíl od intervalové škály zachovává nejen rozdíly, ale i podíly hodnot Kelvinova teplotní stupnice rozměry, objem a hmotnost těles koncentrace, kapacity fyzikální vlastnosti materiálu doba trvání děje počet mikroorganismů ve vzorku vody počet elementů ve vzorku krve Dva poslední příklady patří sice mezi DISKRÉTNÍ veličiny, ale na vyhodnocení budeme spíše používat statistické metody pro spojité NV, protože bychom jinak stejně museli počty „kategorizovat“ do intervalů.

Jiná hlediska třídění veličin (škál) Kvalitativní a kvantitativní Kategoriální (kvalitativní) … škála nominální, škála ordinální Numerické (kvantitativní) – metrické … škála intervalová škála podílová Podle počtu obměn znaku Alternativní (např. znak přítomen - nepřítomen) Množné (nabývají více než dvou hodnot znaku) Podle počtu hodnot Diskrétní: konečný nebo spočetný počet hodnot (počet obyvatel planety) Spojité: nabývají hodnot reálných čísel (zisk, výška postavy) – ve skutečnosti jsou pozorované hodnoty vždy zaokrouhlené nebo omezené přesností měřicích přístrojů