Redakcija: 20:28, 12. januar 2007 uredi Gap (pogovor \| prispevki) 4.184 urejanj Brez povzetka urejanja ← Starejše urejanje		Redakcija: 20:34, 12. januar 2007 uredi razveljavi Gap (pogovor \| prispevki) 4.184 urejanj + Novejše urejanje →
Vrstica 9: Različne operacije merjenja prinašajo tudi informacije različnih tipov in glede na to so statistične spremenljivke oblikovane v štiri skupine: * ''nominalne spremenljivke'' - vrednosti niso razdeljene hierarhično, pač pa enakovredno; tako je moč določiti le, ali se dve spremenljivki med seboj razlikujeta, ne pa tudi določiti manj ali bolj vredne izmed spremenljivk (npr. kraj bivanja) * ''ordinalne spremeljivke'' - vrednosti so razdeljene hierarhično; možno je vrednostno rangiranje spremenljivk, ne pa tudi določanje količine razlik med njimi (npr. kategorije onesnaženosti rek) * ordinalne spremeljivke * ''intervalne spremenljivke'' - vrednosti so razdeljene hierarhično in po skali, zato je mogoče določiti razliko med posameznimi vrednostmi; te spremenljivke nimajo določene absolutne ničelne vrednosti (npr. temperatura v °C) * intervalne spremenljivke * ''razmernostne spremenljivke'' - hierarhično razdeljene vrednosti, označene po skali; imajo tudi absolutno ničlo (npr. količina padavin) * razmernostne spremenljivke Glede na tatovrstni tip statistične spremenljivke je možno različno število statističnih analiz. Najmanj jih je moč opraviti z nominalnimi spremenljivkami, največ pa z razmernostnimi. V vzročnih modelih je najpomembnejša razlika med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami - slednje praviloma variirajo zaradi odziva na spremembe v prvih. Pri znanstvenih eksperimentih to pomeni, da lahko raziskovalci izbirajo ali spreminjajo neodvisne spremenljivke neodvisno od drugih dejavnikov. V primeru preizkusa, ali se točka vretja vode spreminja z nadmorsko višino, je slednjo moč neposredno spreminjati in je zato neodvisna spremenljivka, medtem ko je vrelišče, za katerega se domneva, da se bo spreminjalo glede na to neodvisno spremenljivko, odvisna spremenljivka. While independent variables can refer to quantities and qualities that are under experimental control, they can also include extraneous factors that influence results in a confusing or undesired manner. In general, if strongly confounding variables exist that can substantially affect the result, then this makes it more difficult to interpret the results. For example, a study into the incidence of cancer with age will also have to take into account variables such as income (poor people may have less healthy lives), location (some cancers vary depending on diet and sunlight), stress and lifestyle issues (cancer may be related to these more than age), and so on. Failure to at least consider these factors can lead to grossly inaccurate deductions. For this reason controlling unwanted variables is important in research. [[Kategorija:Statistika]]

Statistična spremenljivka: Razlika med redakcijama