Katika historia yote ya takwimu, majaribio mbalimbali yamefanywa ili kuunda jamii ya viwango vya vipimo. Mwanasaikolojia Stanley Smith Stevens alifafanua mizani ya kawaida, ya kawaida, ya muda na sawia.
Vipimo vya kawaida havina mpangilio muhimu wa safu kati ya thamani na huruhusu ubadilishaji wowote wa moja hadi moja.
Vipimo vya kawaida vina tofauti zisizo kamili kati ya thamani zinazofuatana, lakini vina mpangilio maalum wa thamani hizo na kuruhusu mabadiliko yoyote ya kuhifadhi utaratibu.
Vipimo vya muda vina umbali wa maana kati ya pointi, lakini thamani ya sifuri ni ya kiholela (kama ilivyo kwa vipimo vya longitudo na halijoto katika Selsiasi au Fahrenheit) na inaruhusu mabadiliko yoyote ya mstari.
Vipimo vya uwiano vina thamani ya sifuri na umbali kati ya vipimo tofauti, na kuruhusu mabadiliko yoyote ya kupima.
Vigezo na uainishaji wa taarifa
Kwa sababu anuwaivinavyolingana pekee na vipimo vya kawaida au vya kawaida haviwezi kupimwa kwa nambari, na wakati mwingine huwekwa katika makundi kama vigezo vya kitengo. Vipimo vya uwiano na muda vimewekwa katika vikundi kama vigeu vya kiasi, ambavyo vinaweza kuwa tofauti au kuendelea kwa sababu ya asili yao ya nambari. Tofauti kama hizo mara nyingi huhusiana kwa njia huru na aina ya data katika sayansi ya kompyuta, kwa kuwa vigeu vya kategoria tofauti vinaweza kuwakilishwa na maadili ya boolean, vigeu vya kategoria ya politomu na nambari kamili za kiholela katika aina muhimu ya data, na viwezo endelevu vyenye vipengee halisi vinavyohusisha ukokotoaji wa pointi zinazoelea. Lakini uonyeshaji wa aina za data za takwimu hutegemea ni uainishaji upi unatumika.
Ainisho zingine
Ainisho zingine za data ya takwimu (maelezo) pia zimeundwa. Kwa mfano, Mosteller na Tukey walitofautisha kati ya alama, safu, hisa zilizohesabiwa, hesabu, kiasi na salio. Nelder kwa wakati mmoja alielezea hesabu zinazoendelea, uwiano endelevu, uunganisho wa hesabu, na njia za kategoria za kuwasiliana data. Mbinu hizi zote za uainishaji hutumika katika ukusanyaji wa taarifa za takwimu.
Matatizo
Swali la iwapo inafaa kutumia aina tofauti za mbinu za takwimu kwa data iliyopatikana kupitia taratibu tofauti za kipimo (mkusanyiko) linatatizwa na masuala yanayohusiana na ubadilishaji wa viambajengo na tafsiri sahihi ya maswali.utafiti. Uhusiano kati ya data na kile inachoelezea huonyesha tu ukweli kwamba aina fulani za taarifa za takwimu zinaweza kuwa na maadili ya ukweli ambayo sio tofauti chini ya mabadiliko fulani. Ikiwa mabadiliko yanafaa kuzingatiwa inategemea swali unalojaribu kujibu.
Aina ya data ni nini
Aina ya data ni sehemu ya msingi ya maudhui ya kisemantiki ya kigezo na hudhibiti ni aina gani za usambaaji wa uwezekano unaoweza kutumika kimantiki kuelezea utofauti, utendakazi unaoruhusiwa kwayo, aina ya uchanganuzi wa urejeshi unaotumiwa kutabiri., n.k. Dhana ya aina ya data ni sawa na dhana ya kiwango cha kipimo, lakini mahususi zaidi - kwa mfano, hesabu za data zinahitaji usambazaji tofauti (Poisson au binomial) kuliko maadili halisi yasiyo hasi, lakini zote ziko chini ya sawa. kiwango cha kipimo (mizani ya mgawo).
Mizani
Majaribio mbalimbali yamefanywa ili kuunda jamii ya viwango vya vipimo kwa ajili ya kuchakata taarifa za takwimu. Mwanasaikolojia Stanley Smith Stevens alifafanua mizani ya kawaida, ya kawaida, ya muda na sawia. Vipimo vya kawaida havina mpangilio muhimu wa safu kati ya thamani na huruhusu ubadilishaji wowote wa moja hadi moja. Vipimo vya kawaida vina tofauti zisizo dhahiri kati ya maadili yanayofuatana, lakini hutofautiana katika mpangilio muhimu wa maadili hayo, na kuruhusumabadiliko yoyote ya kuhifadhi utaratibu. Vipimo vya muda vina umbali wa maana kati ya vipimo, lakini thamani ya sifuri ni ya kiholela (kama ilivyo kwa vipimo vya longitudo na halijoto katika Selsiasi au Fahrenheit) na inaruhusu mabadiliko yoyote ya mstari. Vipimo vya uwiano vina thamani ya sifuri na umbali kati ya vipimo tofauti vilivyobainishwa, na huruhusu mabadiliko yoyote ya kupima.
Data ambayo haiwezi kuelezewa kwa kutumia nambari moja mara nyingi hujumuishwa katika vekta nasibu za viambatisho halisi vya nasibu, ingawa kuna mwelekeo unaokua wa kuzichakata wewe mwenyewe. Mifano kama hii itajadiliwa hapa chini.
Vekta nasibu
Vipengele vya kibinafsi vinaweza kuunganishwa au visiwe na uhusiano. Mifano ya usambazaji unaotumiwa kuelezea vekta za nasibu zilizounganishwa ni usambazaji wa kawaida wa aina nyingi na ugawaji wa t wa aina nyingi. Kwa ujumla, kunaweza kuwa na uunganisho wa kiholela kati ya vipengele vyovyote, hata hivyo hii mara nyingi huwa haiwezi kudhibitiwa juu ya ukubwa fulani, na kuhitaji vikwazo vya ziada kwa vipengele vilivyounganishwa.
Matrices nasibu
Matrices nasibu yanaweza kupangwa kwa mstari na kuchukuliwa kama vekta nasibu, hata hivyo hii inaweza isiwe njia bora ya kuwakilisha uwiano kati ya vipengele tofauti. Baadhi ya usambazaji wa uwezekano umeundwa mahsusi kwa matriki nasibu, kama vile matrix ya kawaidausambazaji na usambazaji Wishart.
Mifuatano Nasibu
Wakati mwingine huchukuliwa kuwa sawa na vivekta nasibu, lakini katika hali nyingine neno hilo hutumika mahususi kwa hali ambapo kila kigezo nasibu huhusiana tu na viambajengo vilivyo karibu (kama ilivyo katika modeli ya Markov). Hiki ni kisa maalum cha mtandao wa Bayesian na hutumiwa kwa mfuatano mrefu sana, kama vile minyororo ya jeni au hati ndefu za maandishi. Idadi kadhaa ya miundo imeundwa mahususi kwa ajili ya mfuatano kama huo, kama vile mfuatano uliofichwa wa Markov.
Michakato nasibu
Zinafanana na mfuatano nasibu, lakini tu wakati urefu wa mfuatano hauna kikomo au usio na kikomo, na vipengele katika mfuatano huo vinachakatwa moja baada ya nyingine. Hii mara nyingi hutumiwa kwa data ambayo inaweza kuelezewa kama safu ya saa. Hii ni kweli inapokuja, kwa mfano, bei ya hisa siku inayofuata.
Hitimisho
Uchambuzi wa taarifa za takwimu hutegemea kabisa ubora wa mkusanyiko wake. Mwisho, kwa upande wake, unahusiana sana na uwezekano wa uainishaji wake. Bila shaka, kuna aina nyingi za uainishaji wa taarifa za takwimu, ambazo msomaji angeweza kujionea mwenyewe wakati wa kusoma makala hii. Walakini, uwepo wa zana bora na amri nzuri ya hisabati, pamoja na maarifa katika uwanja wa saikolojia, watafanya kazi yao, hukuruhusu kufanya uchunguzi au masomo yoyote bila marekebisho makubwa ya makosa. Vyanzo vya habari za takwimu katika fomuwatu, mashirika na masomo mengine ya sosholojia, kwa bahati nzuri, yanawakilishwa kwa wingi sana. Na hakuna ugumu unaweza kusimama katika njia ya mgunduzi wa kweli.
