|
|
Page:11
את הנתונים ניתן לערוך בטבלאות או בגרפים ותרשימים . נציג מספר דוגמאות לעריכת נתונים בטבלה . ראשית נציג דוגמא בה המשתנה הנחקר הינו משתנה איכותי , ולאחר מכן נציג דוגמא בה המשתנה הנחקר הינו משתנה כמותי . לאורך שתי הדוגמאות הללו נשלב מספר הגדרות אשר ישמשו אותנו בהמשך הפרק כאשר נעסוק במדדי מיקום מרכזי ומדדי פיזור . עריכת נתונים איכותיים בטבלה דוגמא : 65 סטודנטים אשר נדגמו באופן מקרי בספרייה נשאלו לגבי הפקולטה אליהם הם שייכים . בדוגמא זו כל נדגם ( סטודנט ) מדווח על הפקולטה בה הוא רשום . המשתנה הנחקר בדוגמא זו הינו משתנה איכותי שמי , שכן ערכי המשתנה מציינים קטגוריות ( מדעי החברה , מדעי הרוח וכולי ) אשר לא ניתן לסדרם בסדר הגיוני כלשהו . תוצאת המשאל הינה רשימה ארוכה המונה 65 תוצאות , מהצורה הבאה : מדעי החברה , מדעי החברה , מדעי הטבע , מדעי הרוח , מדעי הטבע , מדעי החברה ..., נניח ובמדגם שערכנו 42 סטודנטים שייכים למדעי החברה , 19 למדעי הטבע 4-ו בלבד למדעי הרוח . בשלב ראשון נהיה מעוניינים לרכז את הרשימה הארוכה שהתקבלה בטבלה בה עמודה אחת מייצגת את הקטגוריות השונות שהמשתנה הנחקר קיבל והעמודה השנייה מייצגת את השכיחות של כל קטגוריה . טבלה שכזאת נקראת טבלת שכיחות . ( Frequency Table ) נסמן ב- X את המשתנה המייצג את הפקולטה אליה שייך הסטודנט , ונסמן ב- f ( x ) את השכיחות של ערך x של המשתנה . נרכז את תוצאות המשאל בטבלת השכיחות הבאה : הבחנה : נעשה הבחנה בין הסימון של המשתנה המקרי לבין הסימון של ערך מסוים של המשתנה המקרי . את המשתנה המקרי נסמן באות גדולה X - לדוגמא , ואת הערך של המשתנה המקרי נסמן באות קטנה . x - נחזור לדוגמא : בדוגמא שלעיל המשתנה הנחקר X המייצג את הפקולטה אליה שייך הסטודנט הינו משתנה איכותי שמי בעל 3 ערכים שונים שהתקבלו במדגם : מדעי החברה , מדעי הטבע ומדעי הרוח . את גודל המדגם נסמן באות . n בדוגמא . n = 65
|
|
|