Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval, Ratio (Part 1) – Introductory Statistics | ข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับ nominal ordinal interval ratio คือ

You are viewing this post: Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval, Ratio (Part 1) – Introductory Statistics | ข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับ nominal ordinal interval ratio คือ

Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval, Ratio (Part 1) – Introductory Statistics | ข่าวทั่วไปรายวัน

[button color=”primary” size=”small” link=”#” icon=”” target=”false” nofollow=”false”]ชมวิดีโอด้านล่าง[/button]

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ nominal ordinal interval ratio คือ หรือข่าวที่เกี่ยวข้องอื่นๆ โปรดไปที่: https://castu.org/ การกระทำ

Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval, Ratio (Part 1) – Introductory Statistics และรูปภาพที่เกี่ยวข้องnominal ordinal interval ratio คือ

Scales
Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval, Ratio (Part 1) – Introductory Statistics

nominal ordinal interval ratio คือ และข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

วิดีโอนี้ทบทวนมาตราส่วนของการวัดที่ครอบคลุมในสถิติเบื้องต้น ได้แก่ ค่าเล็กน้อย ลำดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน (ส่วนที่ 1 จาก 2) Scales of Measuring Nominal, Ordinal, Interval, Ratio YouTube Channel: สมัครสมาชิกวันนี้! การเข้าถึงวิดีโอ SPSS ตลอดชีพ: การถอดเสียงวิดีโอ: ในวิดีโอนี้ เราจะมาดูสิ่งที่เรียกว่ามาตราส่วนการวัด ตกลง ก่อนอื่น การวัดสามารถกำหนดเป็นกระบวนการของการใช้ตัวเลขกับวัตถุตามกฎชุดหนึ่ง เมื่อเราวัดบางอย่าง เราจะใช้ตัวเลขหรือเราให้ตัวเลขกับบางสิ่ง และสิ่งนี้เป็นเพียงวัตถุหรือวัตถุทั่วไป ดังนั้น เราจึงกำหนดตัวเลขให้กับบางสิ่งหรือบางสิ่ง และเมื่อเราทำเช่นนั้น เราจะปฏิบัติตามกฎบางประเภท ในแง่ของหนังสือเรียนสถิติเบื้องต้น มีสเกลการวัดสี่แบบคือ ระบุ ลำดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน เราจะพิจารณาแต่ละรายการเหล่านี้และดูตัวอย่างบางส่วนด้วย เนื่องจากตัวอย่างเหล่านี้ช่วยแยกแยะความแตกต่างระหว่างมาตราส่วนทั้งสี่นี้ได้ ก่อนอื่นเราจะดูที่ชื่อ ขณะนี้อยู่ในมาตราส่วนการวัดที่ระบุ เรากำหนดตัวเลขให้กับวัตถุโดยที่ตัวเลขต่างๆ บ่งชี้ถึงวัตถุที่แตกต่างกัน ตัวเลขไม่มีความหมายที่แท้จริงนอกจากการแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุ ดังตัวอย่าง ตัวแปรที่พบบ่อยมากในการวิเคราะห์ทางสถิติคือ เพศ โดยในตัวอย่างนี้ ผู้ชายทุกคนได้ 1 และผู้หญิงทุกคนได้ 2 ทีนี้ เหตุผลที่นี่เป็นค่าเล็กน้อยก็เพราะว่าเราสามารถกำหนดตัวเมีย 1 และตัวผู้ได้ง่ายๆ เช่นเดียวกัน . a 2 หรือเราอาจกำหนดให้ผู้หญิง 500 และผู้ชาย 650 ได้ ไม่ว่าเราจะคิดเลขอะไร ตราบใดที่ผู้ชายทุกคนได้หมายเลขเดียวกัน 1 ในตัวอย่างนี้ และผู้หญิงทุกคนได้หมายเลขเดียวกัน 2. มัน ไม่ได้หมายความว่าเพราะผู้หญิงมีจำนวนมากกว่าว่าดีกว่าผู้ชายหรือผู้ชายแย่กว่าผู้หญิงหรือในทางกลับกันหรืออะไรทำนองนั้น ทั้งหมดที่ทำคือแยกความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มของเรา และนั่นเป็นตัวอย่างที่คลาสสิก อีกอย่างหนึ่งคือตัวเลขชุดเบสบอล ตอนนี้จำนวนที่ผู้เล่นมีในเครื่องแบบเบสบอลนั้นไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตำแหน่งของผู้เล่นหรืออะไรทำนองนั้นเพียงแค่แยกความแตกต่างระหว่างผู้เล่น ดังนั้นถ้าใครมีเลข 23 อยู่บนหลังและใครมีเลข 25 ก็ไม่ได้หมายความว่าคนที่ได้ 25 จะดีกว่า มีค่าเฉลี่ยสูงกว่า ตีโฮมรันมากกว่า หรืออะไรทำนองนั้นก็หมายความว่าพวกเขากำลัง ไม่ใช่ผู้เล่นคนเดียวกันกับหมายเลข 23 ดังนั้นในตัวอย่างนี้ ค่านี้เป็นค่าปกติอีกครั้งเพราะตัวเลขนั้นแค่แยกความแตกต่างระหว่างวัตถุ ในตอนนี้ เช่นเดียวกับหมายเหตุในกีฬาทุกประเภท มันไม่เหมือนกันในฟุตบอล ตัวอย่างเช่น ลำดับตัวเลขที่ต่างกันมักจะไปยังตำแหน่งที่ต่างกัน เช่นเดียวกับทีมบร็องโกจะมีตัวเลขที่แตกต่างจากกองหลังและอื่นๆ แต่นั่นไม่ใช่กรณีของทีมเบสบอล ดังนั้นในกีฬาเบสบอล ไม่ว่าตัวเลขจะเป็นเท่าใด โดยทั่วไปแล้วจะไม่เข้าใจว่าเขาเล่นตำแหน่งใด ตกลง ต่อไป เรามีลำดับ และสำหรับลำดับ เรากำหนดตัวเลขให้กับวัตถุเช่นเดียวกับเล็กน้อย แต่ที่นี่ ตัวเลขก็มีลำดับที่มีความหมายเช่นกัน ตัวอย่างเช่น สถานที่ที่ใครบางคนเข้าเส้นชัยในการแข่งขันที่หนึ่ง สอง สาม และอื่นๆ ถ้าเรารู้จักสถานที่ที่พวกเขาทำเสร็จ เราก็รู้ว่าพวกเขาทำได้อย่างไรเมื่อเทียบกับคนอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ผู้ที่ได้อันดับที่หนึ่งทำได้ดีกว่าอันดับที่สอง คนที่สองทำได้ดีกว่าอันดับที่สาม และแน่นอนว่าใช่ที่เห็นได้ชัด แต่ตัวเลขที่พวกเขาได้รับหนึ่ง สอง หรือสามบ่งชี้ว่าพวกเขาจบการแข่งขันอย่างไร ดังนั้นมันจึงบ่งบอก ระเบียบและสิ่งเดียวกันกับที่เสร็จในการเลือกตั้งครั้งแรก สอง สาม สี่ เรารู้แน่ชัดว่าพวกเขาทำอย่างไรในความสัมพันธ์กับคนอื่นๆ คนที่ได้อันดับสามทำได้ดีกว่าคนที่จบในอันดับที่ห้า สมมติว่ามี หลายคน ครั้งแรกทำได้ดีกว่าคนที่สามเป็นต้น ดังนั้นตัวเลขสำหรับลำดับจะระบุตำแหน่งหรือลำดับอีกครั้งเพื่อให้เราสามารถจัดอันดับบุคคลด้วยข้อมูลลำดับ ตกลงต่อไปเรามีช่วงเวลา ในช่วงตัวเลขมีลำดับเหมือนกับลำดับ ดังนั้นคุณสามารถดูได้ว่ามาตราส่วนการวัดเหล่านี้สร้างขึ้นจากกันอย่างไร แต่นอกเหนือจากลำดับแล้ว ช่วงยังมีช่วงที่เท่ากันระหว่างหมวดหมู่ที่อยู่ติดกัน และฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าฉันหมายถึงอะไรที่นี่พร้อมตัวอย่าง ดังนั้นถ้าเราเอาอุณหภูมิเป็นองศาฟาเรนไฮต์ ผลต่างระหว่าง 78 องศากับ 79 องศา หรือความแตกต่างหนึ่งองศาจะเท่ากับความแตกต่างระหว่าง 45 องศากับ 46 องศา ความแตกต่างระดับหนึ่งอีกครั้ง ดังนั้นทุกที่ตามมาตราส่วนนั้นขึ้นและลงระดับฟาเรนไฮต์ที่ความแตกต่างหนึ่งองศาหมายถึงสิ่งเดียวกันทั้งหมดขึ้นและลงมาตราส่วนนั้น โอเค ถ้าเราเอาแปดองศากับเก้าองศา ผลต่างก็จะเท่ากับหนึ่งองศาอีกครั้ง นั่นเป็นสเกลช่วงเวลาแบบคลาสสิกตรงนั้น โดยที่ความแตกต่างเหล่านั้นมีความหมาย และเราจะเปรียบเทียบค่านี้กับลำดับในเวลาเพียงครู่เดียว แต่สุดท้ายก่อนที่เราจะทำ มาดูอัตราส่วนกัน .

>>> สามารถหาข้อมูลที่น่าสนใจอื่นๆ ได้ที่นี่ https://castu.org/
แบ่งปันที่นี่

#Scales #Measurement #Nominal #Ordinal #Interval #Ratio #Part #Introductory #Statistics.

Measurement,Statistics (Field Of Study),Ordinal Data,Nominal,Ordinal,Interval,Ratio,Scales of Measurement,Measurement Scales,Introductory Statistics,Interval Data,Likert Scales,Likert,Likert Data,Math,Level Of Measurement.

Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval, Ratio (Part 1) – Introductory Statistics.

nominal ordinal interval ratio คือ.

เราหวังว่าคุณจะพบข้อมูลเกี่ยวกับ nominal ordinal interval ratio คือ ที่นี่
ขอบคุณที่รับชมเนื้อหานี้

Articles compiled by CASTU. See more articles in category: WEB AND VPS

0 thoughts on “Scales of Measurement – Nominal, Ordinal, Interval, Ratio (Part 1) – Introductory Statistics | ข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับ nominal ordinal interval ratio คือ”

  1. Pingback: url
  2. Pingback: so xo
  3. Pingback: 형광툰

Leave a Comment