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測定と測定スケール
で 統計的母集団 それは1つまたは複数の特性を共有するすべての要素のセットと理解されています。人口を構成する各要素は総称的に呼ばれます 統計エンティティ, そして、母集団に見られる実体の数に応じて、これは以下のようになります。 有限の ○ 無限 一 見本 それは人口の要素の代表的なサブセットです。非代表的なサンプルは、歪んだ、したがって不正確な母集団の説明を提供する可能性があります。統計学は、集団の代表的なサンプルの抽出方法が研究されている特定の分野を発展させてきた。 サンプリング.
また、に興味がある可能性があります。心理測定指数の紹介- パラメータと統計
- 測定と測定スケール
- 公称スケール
- 序数スケール
- 間隔のスケール
- 理由スケール
- 変数分類と表記
- 可変表記
パラメータと統計
を参照する数値のいずれかに 人口 彼らは呼ばれています パラメータ.
サンプルで取得された集計値はすべて呼び出されます。 統計.
の パラメータ 人口グループは ユニークな価値, 代わりに 統計 非常に多く持つことができます 異なる値 サンプルが母集団から引き出されるように。パラメータはギリシャ文字（m、p、s）で表され、統計は大文字で表されます。機能とモダリティ1 特徴 それは人口の個人の所有物です.
一 様相 特性がそれ自体を明示しているので、それはそれぞれの変種です。 P.E.配偶者の有無、または宗教的信念は、様相がほとんどない特徴です。心理学の分野では、性格、記憶、知覚、注意、知性、動機などの特性があります。.
測定と測定スケール
測定は、特定の規則に従ってオブジェクトまたは特性に番号が割り当てられるプロセスです。.
一 測定スケール 一般的な意味では、一連の（異なる）モダリティが一義的な方法で一連の（異なる）数に関連付けられる手順です。.
つまり、各モダリティは単一の番号に対応し、各番号は単一のモダリティに対応します。.
対象のモダリティまたは特性の間で経験的に検証できる関係を考慮すると、4種類の測定尺度を区別できます。 名義、順序、間隔 そして 理性の.
測定スケールに関するもう1つの概念は、 許容される変換, これはの問題を指します メジャーの独自性 そしてそれは次のように考えられる。 ¿私たちがモダリティから作る数値表現だけが可能ですか？いいえ.
公称スケール
それはすべてのそれらの様相か特性で使用されています 実行できる唯一の実証的検証は、等価か不等式です。.
k個の異なるモダリティを採用する特定の特性を持つn個の要素（o1、o2、。、On）のセットがあるとします。総称オブジェクトoIのモダリティに対して、それをm（oi）で表し、このモダリティに割り当てる数をn（oi）で表す。.
観察されたそれらの間の経験的関係が維持されるように、オブジェクトに数を割り当てるという規則は、以下の条件を満たさなければならない：
- n（oi）= n（oj）の場合、m（oI）= m（oj）
- n（oi）の場合 ¹ n（oj）、次にm（oI） ¹ m（oj）
可換変換は、次のとおりです。特定の特性に関して、オブジェクトの等式 - 不等式の関係を維持するもの.
序数スケール
オブジェクトは、他のものよりもある程度まで特定の特性を表すことができます。例：ミネラルの硬さ.
それを仮定 それはn個のオブジェクトの集合を持つ （ｏ１、ｏ２、．．．、ｏｎ）およびそれぞれは、ある大きさのある特性［ｍ（ｏ１）、ｍ（ｏ２）、．．．、ｍ（ｏｎ）］を有する。.
オブジェクトに数値を割り当てるためのスケール[n（o1）、n（o2）、。、N（on）]は、オブジェクトが特性を表す度合いを反映するように、次の条件を満たす必要があります。
- n（oi）= n（oj）の場合、m（oi）= m（oj）
- n（oi）> n（oj）の場合、m（oi）> m（oj）
- n（oi）の場合 < n(oj), entonces m(oi) < m(oj)
許容変換：どれでも 変換 オブジェクトが特定の特性を持つ、大きさの順、増加または減少を保持する限り有効です。.
間隔のスケール
測定された物体の大きさの間の差の等式または不等式を確立することを可能にします。例えば温度計、カレンダー.
オブジェクトに割り当てられた値がそれらの経験的関係の正しい数値表現であると仮定します。.
総称オブジェクトoI、oj、ok、olのすべての四重奏に対して、これらのオブジェクトが特定の特性を持つ大きさに割り当てられた値n（oi）、n（oj）、n（ok）、n（ol） （oi）、m（oj）、m（ok）、m（ol）は、以下の条件を満たす必要があります。
- n（oi） - n（oj）= n（ok） - n（ol）の場合,
- それからm（oi） - m（oj）= m（ok） - m（ol）.
- n（oi） - n（oj）> n（ok） - n（ol）の場合,
- 次にm（oi） - m（oj）> m（ok） - m（ol）.
- n（oi） - n（oj）の場合 < n(ok) - n(ol),
- それからm（oi） - m（oj） < m(ok) - m(ol).
許容変換は、次の型の条件に従う必要があります。
- ｔ ［ｎ（ｏｉ）］ ＝ ａ ＋ ｂ。 n（oi）、ただしb> 0.
つまり、区間尺度の初期値を線形変換すると、前の段落で指定された条件に関して尺度が不変になります。.
この種の変換は、区間尺度を特徴付ける2つの側面の変化を意味します.
一方で, 加法定数としての値aは、原点の変化を引き起こします。.
一方で, 係数bは、スケールを構築するために使用される測定単位の変更を引き起こします （b = 1の場合のみ測定単位は変更されません）.
理由スケール
区間尺度は、ゼロ値が特性の欠如を意味しない特性を測定するのに役立つ.
比率スケールの値は 特性の欠如を意味する絶対的な任意でない値、または絶対的なゼロ値.
総称オブジェクトoi、oj、ok、olのすべての四重奏に対して、これらのオブジェクトが特定の特性を持つ大きさに対する割り当てられた値n（oi）、n（oj）、n（ok）、n（ol） （oi）、m（oj）、m（ok）、m（ol）は、以下の条件を満たす必要があります。
- n（oi）/ n（oj）= n（ok）/ n（ol）の場合,
- m（oi）/ m（oj）= m（ok）/ m（ol）.
- n（oi）/ n（oj）> n（ok）/ n（ol）の場合,
- そしてm（oi）/ m（oj）> m（ok）/ m（ol）.
- n（oi）/ n（oj）の場合 < n(ok)/n(ol),
- それからm（oi）/ m（oj） < m(ok)/m(ol).
絶対スケールの原点を持ち、レシオスケールに許される唯一の変換は、型[t [n（oi）] = aです。 n（oI）、ここでa> 0.
スケールの種類についての結論許容変換例平等/不平等を維持する人のうちの「等しい」または「以外」の型の関係「大なり」、「未満」または「と等しい」型の次数の関係順序または程度を保持する人物の大きさの鉱物の硬さ、職業の名誉社会、イデオロギーの場所。
変数分類と表記
一 可変, その統計的な意味では、それは特性の数値表現です。特性が単一の様相を表すとき、我々はそれが 一定の.
測定スケールの種類による分類：
- 変数 名目
- 変数 序数
- の変数 間隔
- の変数 理由
このタイプの分類はめったに使われません、その代わりにスケールのタイプの4つの派生物を含む3つの主要なタイプの変数があります：
定性的
- 二分法, 変数に2つのカテゴリしかない場合（たとえば性別）
- 政治学, 2つ以上のカテゴリがある場合.
一般的に、より高いレベルの名義尺度で測定された変数はすべて分類することができます。 2つのカテゴリーしか確立されておらず、それがより政治化されている場合、これが起こるとき、それは変数が二分されたと言われています.
定量的
変数がとることができる値が整数である場合は離散的（例：カップルの子供）
変数が実数のスケールから任意の値を取ることができる場合は連続。測定器の精度レベルに起因する連続変数は、実用的な統計的目的では離散変数と見なすことができます（1グラムの精密天秤で対象物を計量する場合、読み取られる重量は 報告値または見かけの値, 間隔を区切る値（30.5と31.5）は、 測定の正確な限界.
準定量的
科学的方法論の分野では、別の分類が使用されます。
- V.独立
- V.依存
- V.汚染物質またはV.中間体 .
可変表記
統計変数を記号化するために、添字の影響を受けたラテンアルファベットの大文字を使用して、それらを定数値と区別します。.
合計または合計記号
それらはX 1、X 2、...、X nで表される一連のn個の数です。式（X1 + X2）は、系列の最初の数と2番目の数の合計を示します。.
式（X 1 + X 2 +。+ X n）は、級数のn個の値の合計を示します。.
集計ルール
- 変数の値に定数を掛けた場合、その合計にはその定数が掛けられます。.
- n倍の定数cの合計は、上記定数のn倍に等しい.
- 任意の数の項との合計の合計は、別々に取ったそれらの項の合計の合計に等しくなります。.
総和の帰結結果1：変数と定数の和は、変数の和に定数のn倍を加えたものに等しくなります。
結果2：変数の二乗和は、変数の二乗和の2乗に等しくありません.
結果3：2つの変数の積の合計がそれらの合計の積に等しくない。二重合計合計グループがそれぞれn1、n2、...、Nkの人々を持つk個のグループに分けられると仮定する。グループjに属する.
この記事は純粋に参考情報です、オンライン心理学では私たちは診断をするか、または治療を推薦する教員を持っていません。特にあなたのケースを治療するために心理学者に行くことを勧めます。.
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