Archive for Maciek N

Projektowanie procesu badawczego

Projektowanie badania

Projektowanie badania krok po kroku

„Najtrudniejszy pierwszy krok” śpiewała A. Jantar. Nie inaczej jest w badaniach. Badanie rozpoczynamy od zaprojektowania całego procesu badawczego, czyli sformułowania hipotez (czego z badania chcemy się dowiedzieć?),  doboru odpowiednich zmiennych (jak o to zapytamy?), opracowania procedury badawczej (jak będą wyglądać kolejne etapy pozyskiwania danych?).Chcesz mieć pewność, że zaprojektowany proces badawczy umożliwi Ci bezproblemową realizację całego badania? Postaw swój pierwszy krok na drodze badawczej z profesjonalistami!

 Oferta na projektowanie procesu badawczego

 

Chcesz samodzielnie zrealizować całe badanie, sam zaprojektować proces badawczy, skorzystaj z kilku  praktycznych wskazówek.

 

Projektowanie procesu badawczego – przydatne informacje.

Tworzenie ankiety – pytania zamknięte vs otwarte

Ankieta to zbiór, pula pytań. Ich napisanie wbrew pozorom nie jest łatwym zadaniem. Postawienie dobrych pytań w ankiecie, a tym samym stworzenie dobrej ankiety,  to nie lada sztuka, podobnie jak napisanie dobrego wiersza.

Wyobraźmy sobie, że tworzymy ankietę dotyczącą wyjazdów Polaków na wakacje. Tworząc ankietę możemy posiłkować się pytaniami zamkniętymi i otwartymi. Pytanie otwarte pozostawia respondentowi pełną swobodę, nie narzuca żadnej odpowiedzi, niczego nie sugeruje. Do grupy pytań otwartych moglibyśmy zaliczyć takie pytanie: „Gdzie spędziłeś tegoroczne wakacje?”. Wydaje się, iż za pomocą tak skonstruowanego pytania powinniśmy bez problemu otrzymać interesujące  nas informacje. Niestety, nie do końca. Na tak postawione pytanie, możemy uzyskać taką odpowiedź:

 

tworzenie ankiety 1

Ale odczytując ankiety, możemy też natknąć się na taką odpowiedź:

 

Tworzenie ankiety 2

Pozostawienie respondentom pełnej swobody, zadawanie pytań otwartych prowadzi czasem do problemów z interpretacją uzyskanych odpowiedzi („Tam gdzie zawsze, czyli gdzie?” Nad morzem, jeziorem, w górach, w domu?”), a także problemów z kodowaniem uzyskanych odpowiedzi na dalszym etapie analizy, o czym możesz więc przeczytać tutaj (kodowanie ankiet – porady), dlatego też tworząc ankiety bardzo rzadko korzysta się z pytań otwartych. Wykorzystuje je się przede wszystkim do badania słabo rozeznanych zjawisk, kiedy  nie jesteśmy w stanie  przygotować kafeterii odpowiedzi, kiedy  zależy nam na poznaniu całego spectrum postaw, opinii oraz w sytuacji, kiedy chcemy sprawdzić wiedze respondentów. W naszej ankiecie dotyczącej wyjazdów Polaków na wakacje za pomocą pytania otwartego moglibyśmy zweryfikować wiedzę respondentów na temat touroperatów organizujących np. wyjazdy do Turcji oraz poznać całe spectrum skojarzeń związanych ze słowem  wakacje. Te pytania/ polecenia mogłyby np. wyglądać tak:

 

tworzenie ankiety 3

tworzenie ankiety 3

 

Wróćmy jednak do pytania z początku artykułu: „Gdzie spędziłeś tegoroczne wakacje?”. Jak możemy je zadać, aby uniknąć problemów z interpretacją uzyskanych odpowiedzi, a także ułatwić sobie późniejszy proces  kodowania. Alternatywą jest pytanie zamknięte z ograniczoną liczbą możliwości odpowiedzi. Pytanie jak bardzo ograniczona powinna być taka liczba odpowiedzi? Tworząc ankietę  musimy mieć jasno sprecyzowane jak szczegółowych informacji potrzebujemy. Być może interesuje nas tylko poznanie odsetka osób, które spędzają wakacje zagranicą. Wtedy nasze pytanie, w stworzonej przez nas ankiecie,  mogłoby wyglądać tak:

 

tworzenie ankiety cz4

 

 

 

 

Jeśli w ankiecie uczestniczyłyby również osoby, które w danym roku na wakacje nie wyjeżdżały, do kafeterii odpowiedzi warto również dodać odpowiedź „d) nie wyjeżdżałem na wakacje”. Tworząc ankietę z pytaniami zamkniętymi zawsze musimy starać się przewidzieć wszystkie możliwe warianty odpowiedzi osób badanych, tak by przygotowana przez nas kafeteria była wyczerpująca. Jest to bardzo trudne zadanie. Co bowiem w sytuacji, kiedy na pytanie: „Gdzie spędziłeś tegoroczne wakacje?” potrzebujemy bardziej szczegółowych informacji niż czy urlop został spędzony w Polsce czy za granicą. Chcemy dowiedzieć się, czy respondenci wyjeżdżali nad morze, w góry, na wieś, nad jezioro. W tym przypadku kafeteria odpowiedzi będzie o wiele bardziej rozbudowana od tej, która pozwalała nam poznać odsetek osób spędzających wakacje za granicą. Możemy starać się przewidzieć wszystkie miejsca, gdzie respondenci mogli spędzić wakacje, ale będzie to niezmiernie trudne zadanie. Wybawieniem może okazać się pytanie półotwarte. Pytanie półotwarte to pytanie, w którym respondent może zaznaczyć odpowiedź uwzględnioną w kafeterii lub udzielić odpowiedzi, która przez osobę tworzącą ankietę nie została uwzględniona. Takie pytanie półotwarte mogłoby wyglądać tak:

tworzenie ankiety cz5

 

 

 

 

 

Wielu z Was pewnie od razu zauważyło, że pojawia się jednak kolejny problem. A co w sytuacji, kiedy dana osoba spędziła urlop np. na pięknej wsi położonej nad jeziorem, albo najpierw na tydzień pojechała nad morze, a drugą część urlopu spędziła w górach? Sytuacje te są bardzo prawdopodobne, dlatego do powyższego pytania, tworząc ankietę, warto dodać adnotację, iż jest to pytanie wielokrotnego wyboru, czyli respondent może zaznaczyć więcej niż jedną odpowiedź. Oczywiście zastosowanie pytań wielokrotnego w ankiecie pociąga za sobą dalsze konsekwencje. Ma wpływ na to jakie analizy będziemy mogli przeprowadzić na tak zebranych danych oraz za pomocą jakich wykresów będziemy mogli zobrazować otrzymane wyniki, o czym możecie przeczytać tutaj (analiza ankiet – wybór wykresów) 

Podsumowując, tworząc ankietę możemy skorzystać z pytań otwartych i zamkniętych. Pytania zamknięte mogą być pytaniami jednokrotnego wyboru, ale mogą też dawać możliwość zaznaczenia więcej niż jednej odpowiedzi (pytania wielokrotnego wyboru). Możemy również posiłkować się pytaniami półotwartymi. Tworząc ankietę bardzo ważne jest, żeby wybrać taką formę pytań, które ułatwią nam uzyskanie  interesujących  nas informacji.

 

Tworzenie ankiety

Jednym z najważniejszych etapów całego badania jest etap tworzenia ankiety. Treść pytań, ich forma, kafeteria odpowiedzi decydują o tym, jakie analizy będziemy mogli przeprowadzić i jakimi informacjami będziemy dysponować w wyniku realizacji ankiety. Wyrażenie „śmieci włożysz, śmieci wyjmiesz” najdobitniej oddaje wagę tego etapu. Jeśli więc nie masz doświadczenia w tworzeniu ankiet, albo po prostu chcesz skonsultować swój pomysł z kimś, kto opracowaniem ankiet zajmuje się na co dzień, skontaktuj się z nami.

 

Kontakt na usługę tworzenia, opracowywania ankiet

 

Gdybyś zdecydował się na samodzielne opracowanie ankiety, poniżej klika, praktycznych wskazówek.

 

Tworzenie ankiety – przydatne informacje.

Kodowanie ankiet

Przeprowadziłeś już ankietę? Zebrałeś 10, 100, 1000 uzupełnionych kwestionariuszy? Przed Tobą leży teraz stos wypełnionych ankiet? Nie wiesz jak je uporządkować, jak zakodować otrzymane dane, a może po prostu nie masz na to czasu? Skorzystaj z naszej oferty kodowania ankiet. Zeskanuj swoje ankiety lub po prostu wyślij pocztą, a my zakodujemy je za Ciebie.

Kontakt na kodowanie ankiet

Jeśli jednak chcesz zmierzyć się z kodowaniem ankiet sam, warto abyś przed przystąpieniem do pracy zapoznał się z kilkoma praktycznymi radami, które na pewno ułatwią Ci zadanie.

 Kodowanie ankiet – przydatne informacje

Analiza ankiet -wybór wykresów

Gdy już policzysz wszystkie interesujące Cię statystyki musisz się zastanowić jak najlepiej zaprezentować wyniki (nawet mi się rymowało ;). Stworzony prze Ciebie raport powinien być napisany językiem dostosowanym do jego czytelników. Inaczej zaprezentujesz wyniki na konferencji biznesowej a inaczej w pracy magisterskiej. Niektóre jednak elementy raportu są uniwersalne bez względu na to kto go będzie czytał. Jednym z takich elementów, które ułatwiają a także uatrakcyjniają prezentację Twoich wyników są wykresy.

Wykresy to nieodłączne elementy każdego raportu badawczego. Są łatwe w interpretacji, dodają naszej pracy estetyki a także ułatwiają czytelnikom zapamiętanie interesujących ich wyników. Poniżej zaprezentuję Wam kilka rodzajów wykresów i pokrótce opiszę kiedy jaki wzór wykresu najlepiej zastosować.

Przy wyborze rodzaju wykresu powinieneś wziąć pod uwagę:

1.liczbę możliwych odpowiedzi

Pytania/twierdzenia w Twojej ankiecie często różnią się liczbą możliwych odpowiedzi. Np zmienna „płeć” ma tylko dwie odpowiedzi czyli badany może być kobietą lub mężczyzną, ale w przypadku pytania typu „Jaką markę samochodu najbardziej chciałbyś mieć ?” tych kategorii może być znacznie więcej.

2.czy pytanie jest analizowane pojedynczo czy w podziale na grupy

Bardzo często podczas analizy ankiet krzyżujemy ze sobą pytania, np jeżeli chcielibyśmy sprawdzić jakie preferencje względem marek samochodów mają kobiety a jakie mężczyźni wtedy przedstawimy odpowiedzi na nasze pytanie „Jaką markę samochodu najbardziej chciałbyś mieć ?” w podziale na zmienną „płeć”

3.rodzaj analizy statystycznej jaką przeprowadziliśmy

Prezentacja wyników w dużym stopniu zależy od przeprowadzonych obliczeń statystycznych. Inaczej zaprezentujesz rozkład procentowy zmiennej, inaczej średnie lub zależności (korelacje) pomiędzy zmiennymi. Poniżej wymienię dane najczęściej prezentowane na wykresach.

4.czy na pytanie możemy udzielić jednej odpowiedzi czy może więcej

Odpowiadając na pytania w zależności od ich charakteru możemy udzielić jednej odpowiedzi bądź zaznaczyć kilka. Zaprezentuję to na wcześniej przytoczonym pytaniu.

Pytanie jednokrotnego wyboru:

 „Jaką markę samochodu najbardziej chciałbyś mieć ?”

Pytanie wielokrotnego wyboru:

 „Jaką markę samochodu chciałbyś mieć? (możesz zaznaczyć trzy odpowiedzi)”

Wyżej wymienione czynniki mają duży wpływ na wybór wykresu jaki zastosujemy w naszym raporcie. Aby ułatwić wam wybór stworzyłem tabelę, w której zaznaczyłem rodzaje wykresów jakie najlepiej zastosować przy uwzględnieniu powyższych czynników.

Wybór wykresu w zależności od rodzaju prezentowanych danych

Wybór wykresu w zależności od rodzaju prezentowanych danych

 

 

Kodowanie ankiet – porady cz.1

Jeśli Twoje badanie opierało się na ankiecie bądź kwestionariuszu w wersji papierowej, kolejnym krokiem będzie stworzenie bazy danych w wybranym przez Ciebie formacie takim jak Excel, Access, SPSS itp.

Wprowadzanie danych ankietowych jest bardzo pracochłonne i wymaga pewnej wiedzy, musisz zaplanować chociażby format kodowania danych oraz sposób zastąpienia braków danych.

Format kodowania danych zależy od planowanych analiz, programu w którym te analizy przeprowadzisz, rodzaju zmiennej oraz charakteru badania. Gdy Twój plan badawczy oparty jest na analizie statystycznej dane warto zakodować w postaci cyfr nadając każdej z nich odpowiednią etykietę np

Jeśli chcesz zakodować zmienną płeć to składać się ona będzie z dwóch kategorii

Kategoria pierwsza - Mężczyzna
Kategoria druga - Kobieta

w bazie danych najlepiej zakodować zmienną płeć w formacie cyfrowym tzn. nadać każdej kategorii odpowiednią wartość.

Nadajmy więc Mężczyznom (kategoria pierwsza) wartość 1, natomiast Kobietom wartość 2. W bazie danych zakodowana przez nas zmienna będzie wyglądać następująco (przykład w bazie excel)

kodowanie ankiet płeć AS

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Inaczej kodować będziemy pytania otwarte a więc takie w których badani mają swobodę odpowiedzi (wpisują odpowiedź na pytanie sami a nie wybierają jedną z możliwych jak to jest w przypadku pytań zamkniętych). By lepiej zobrazować problem przedstawię przykład pytania otwartego i zamkniętego.

Oto przykład:

Przykład pytania otwartego:
"Jakie jest Twoje ulubione słowo na literę M ?"
odpowiedź ...............

Przykład pytania zamkniętego:
"Jaki jest Twój ulubiony kolor?"
odpowiedź
1-Biały
2-Czerwony
3-Zielony
4-Czarny

 

Kodowanie pytania otwartego jest dość pracochłonne ponieważ w bazie danych musimy zapisać pełną odpowiedź respondentów a więc jeśli osoba badana na pytanie:

"Jakie jest Twoje ulubione słowo na literę M ?"
odpowiedź; Matematyka to też taką odpowiedź w naszej bazie danych musimy 
zapisać

W przypadku pytania zamkniętego, kodujemy go tak samo jak naszą zmienną płeć a więc:

„Jaki jest Twój ulubiony kolor?” odpowiedź Biały – wartość „1” Czerwony – wartość „2” Zielony – wartość „3” Czarny – wartość „4”

Wskazówka: Przy projektowaniu ankiety dobrze jest, aby obok możliwych odpowiedzi na dane pytanie nadać im wartości cyfrowe (np 1,2,3,4,5,itd.) a nie tak jak to się często zdarza używa się separatora w postaci „-” lub liter alfabetu(np a,b,c,d, itd.). Oczywiście nie jest to błędem jednak znacznie wydłuża proces kodowania danych.

Poniżej przykład zakodowanych danych w excelu:

Różnice podczas kodowania pytań otwartych i zamkniętych są dość istotne

Podsumowując:

Zdecydowanie łatwiej jest kodować pytania zamknięte niż otwarte, zajmuje to znacznie mniej czasu i pozwala na przeprowadzenie większej ilości różnorodnych analiz. Jednak niektórych pytań nie jesteśmy w stanie zadać zamykając kafeterię odpowiedzi, ponieważ wymagają one swobodnych wypowiedzi respondentów (dobrym przykładem jest analizowane wcześniej pytanie otwarte; „Jakie jest Twoje ulubione słowo na literę M?” – nie jesteśmy przecież w stanie zawrzeć w naszej kafeterii wszystkich słów na literę M).

Wnioskowanie statystyczne

Analiza statystyczna to jeden z najtrudniejszych etapów procesu badawczego. Nawet doświadczonym badaczom zrozumienie struktury danych zajmuje sporo czasu. Przystępując do pacy nad danymi musimy więc uzbroić się w cierpliwość i pamiętać, iż nie da się tego zrobić błyskawicznie. Już samo przygotowanie danych do analizy statystycznej wymaga sporo pracy, nie wspominając o wykonaniu odpowiednich obliczeń statystycznych.

            Aby etap analiz statystycznych został wykonany prawidłowo należy skorzystać ze schematu wnioskowania statystycznego będącego swoistego rodzaju kompasem metodologicznym mającym doprowadzić nas do wyboru odpowiednich obliczeń statystycznych, które w konsekwencji pozwolą na adekwatny opis zebranych danych.

            Przystępując do analizy statystycznej koncentrujemy się na sformułowanej hipotezie badawczej, która przewiduje jakiego układu wyników oczekujemy. Hipotezy badawcze mogą mieć charakter zależnościowy lub różnicowy. Hipotezy zależnościowe mówią o związkach między zmiennymi np. istnieje związek między płcią a lękiem. Hipotezy różnicowe wskazują natomiast na różnice między grupami i mogą mieć postać jednostronną (poziom lęku jest wyższy u kobiet niż u mężczyzn) lub dwustronną (kobiety i mężczyźni różnią się poziomem lęku).

            Mimo, iż te dwa rodzaje hipotez wzajemnie się nie wykluczają (z jednej hipotezy wynika druga), to ich postać jest bardzo ważna dla dalszych analiz statystycznych. To z jaką hipotezą będziemy mieli do czynienia będzie warunkowało wybór odpowiednich technik, obliczeń statystycznych weryfikujących zakładane oczekiwania.    Kiedy będziemy weryfikować związek między zmiennymi, sięgniemy po testy zależnościowe -korelacje np. współczynnik korelacji r- Pearsona, rho – Spearmana lub tau-b Kendalla. Jeśli nasza hipoteza będzie miała postać hipotezy różnicowej, wykorzystamy któryś z testów istotności różnic np. test F analizy wariancji, test Kruskala – Walisa, test t – Studenta, test U Manna – Whitneya, test Wilcoxona, czy  test chi- kwadrat Fishera.

Na tym etapie analiz statystycznych powinniśmy skorzystać z algorytmu doboru testu. Najważniejsze kryteria wyboru testu statystycznego to skala pomiarowa, na której mierzone są zmienne, liczba analizowanych zmiennych, a w przypadku testów istotności różnic również schemat badawczy (międzygrupowy vs. wewnątrzgrupowy).

Analizy statystyczne mogą być przeprowadzone na danych nominalnych, porządkowych lub interwałowych, ilorazowych.  Jeśli nasze zmienne będą mierzone na skali interwałowej lub ilorazowej, a weryfikowana hipoteza będzie miała charakter zależnościowy, to przeprowadzając obliczenia statystyczne sięgniemy po współczynniki r- Pearsona. Najpierw jednak musi sprawdzić, czy analizowane przez nas zmienne mają rozkład normalny. W tym celu należy wykonać test Kołomogorowa – Smirnowa. Jeśli założenie o normalności rozkładu nie zostanie spełnione bezpieczniej jest sięgnąć po porządkowy odpowiednik owej statystyki tj. współczynnik tau- b Kendalla lub rho – Spearmana. W przypadku hipotez różnicowych sprawa jest jeszcze bardziej skomplikowana.

Dokonując analiz statystycznych dotyczących hipotez różnicowych oprócz skali pomiarowej musimy wziąć pod uwagę liczbę porównywanych grup. Na przykład jeśli zależy nam na sprawdzeniu, czy rozkład naszej zmiennej jest dziełem przypadku, czy też  kategorie analizowanej zmiennej rozkładają się nierównolicznie w sposób systematyczny lub chcemy po prostu porównać średnią obliczoną dla danej próby ze znanym, z wcześniejszych badań lub danych teoretycznych, kryterium, to będziemy dysponowali jedną próbą, grupą badawczą (k=1). Przystępując wtedy do obliczeń statystycznych sięgniemy np. po test chi – kwadrat dla jednej zmiennej (dane nominalne) lub test t dla jednej zmiennej (dane interwałowe, ilorazowe), oczywiście przed uprzednim zweryfikowaniem założenia o normalności rozkładu.

W przypadku dwóch grup badawczych i większej ich liczby przed przystąpieniem do analiz statystycznych musimy również sprawdzić z jakim schematem badawczym mamy do czynienia. Jeśli porównywane przez nas grupy mają charakter niezależny np. porównujemy wyniki dwóch odrębnych populacji – kobiet i mężczyzn, możemy zastosować test t dla danych niezależnych (dane ilorazowe, interwałowe), test Manna –Whitneya (dane porządkowe) lub test chi – kwadrat Fischera (dane nominalne). Kiedy porównujemy więcej niż dwie grupy niezależne (k>2), wykonując  obliczenia statystyczne będziemy korzystać z testu F analizy wariancji (dane interwałowe, ilorazowe), testu Kruskala – Wallisa (dane porządkowe) lub testu chi – kwadrat (dane nominalne).

Natomiast w sytuacji, kiedy będziemy mieli do czynienia z danymi zależnościowymi (dobór do odpowiednich grup będzie przebiegał parami), przeprowadzając analizy statystyczne posłużymy się takimi testami jak: test t  dla danych zależnych (dane ilorazowe, interwałowe; k=2), test Wilcoxona (dane porządkowe; k=2), test McNemara (dane nominalne; k=2) lub test F analizy wariancji (dane interwałowe, ilorazowe, k>2), test Friedmana (dane porządkowe, k>2), test Cochrana (dane nominalne, k>2).

W przypadku zastosowania testów istotności różnic dla danych interwałowych, ilorazowych przed wykonaniem obliczeń statystycznych oprócz sprawdzenia normalności rozkładu analizowanych zmiennych, jesteśmy zobowiązani również do zweryfikowania założenia dotyczącego homogeniczności wariancji (dane niezależne) lub równości i symetryczności macierzy wariancji (dane zależne).

Podsumowując po ustaleniu charakteru hipotezy badawczej (różnicowa, zależnościowa), doborze odpowiedniego testu w oparciu o algorytm odwołujący się do 3 kryteriów (skala pomiarowa, liczba analizowanych grup, schemat badania) i zweryfikowaniu wszystkich założeń, możemy wreszcie  rozpocząć obliczenia statystyczne.

mediana – jak ją policzyć ?

Mediana należy do grupy statystyk opisowych tzw. miar tendencji centralnej.

Mediana to wartość, która dzieli zbiór danych „na pół”. Wyobraźmy sobie następujący zbiór liczb: 2, 1, 3, 8, 6.  Aby wyliczyć medianę (zobacz jak policzyć medianę w excelu), po pierwsze musimy uszeregować wartości owego zbioru ( liczby) – od najmniejszej do największej lub od największej do najmniejszej. Mediana bowiem to analiza statystyczna, która wyznacza wartość  środkową w zbiorze uszeregowanym rosnąco lub malejąco. W wyniku uszeregowania obserwacji w sposób rosnący analizowany zbiór liczb prezentuje się w sposób następujący: 1, 2, 3, 6, 8. Mediana w tym konkretnym przypadku wynosi 3.  Jest to po prostu wartość środkowa uszeregowanego zbioru liczb. W przypadku zbiorów zawierających nieparzystą liczbę obserwacji, wskazanie mediany jest więc niezwykle proste. A co w sytuacji, gdy analizowany zbiór danych składa się z parzystej liczby elementów? Jak w takim przypadku wyliczyć medianę?

Dołóżmy do analizowanego już zbioru liczb jeszcze jedną wartość na przykład 7. Teraz uszeregowana postać analizowanego zbioru prezentuje się w sposób następujący: 1, 2, 3, 6, 7, 8 i składa się z 6 elementów. Aby wyliczyć medianę dla zbioru zawierającego parzystą liczbę obserwacji, w pierwszej kolejności odnajdujemy dwie wartości środkowe takiego zbioru. W tym konkretnym przypadku jest to liczba 3 i 6. Dla tych dwóch wartości wyliczana jest średnia arytmetyczna. W naszym przykładzie średnia arytmetyczna dla wartości 3 i 6 wynosi 4,5 ((3+6)/ 2 = 4,5).  I to właśnie średnia arytmetyczna dwóch środkowych wartości danego zbioru uszeregowanego rosnąco lub malejąco będzie w tym przypadku poszukiwaną medianą. Podsumowując medianę dla zbioru danych o parzystej liczbie wartości zdefiniujemy jako średnią dwóch środkowych wartości takiego zbioru.

Z reguły poniżej i powyżej mediany znajduje się 50% obserwowanych przypadków. Znając więc wartość mediany jesteśmy w  stanie powiedzieć poniżej jakiej wartości zbioru znajduje się co najmniej połowa obserwacji. W porównaniu do średniej arytmetycznej atutem mediany jest to, że jest ona odporna na występowanie wartości skrajnych tzw. dewiantów. Niestety medianę możemy policzyć tylko dla zmiennych mierzonych na skalach porządkowych i ilościowych. Nie wyliczymy mediany dla danych nominalnych. W następującym zbiorze obserwacji: „oczy zielone, oczy niebieskie, oczy zielone, oczy brązowe, oczy niebieskie” nie wyznaczymy wartości środkowej, gdyż każda próba uporządkowania owego zbioru będzie miała charakter arbitralny. Tymczasem, aby wyliczyć medianę wartości zbioru muszą zostać uporządkowane tak, aby ich uszeregowanie oddawało natężenie mierzonej właściwości. Dlatego, też mediana to wartość zarezerwowana wyłącznie dla skala porządkowych i wyższych.

W opracowaniach statystycznych mediana funkcjonuje również pod takimi nazwami jak: wartość środkowa, wartość przeciętna lub drugi kwartyl. Po zapoznaniu się z definicją mediany, napotykając się na powyższe terminy w różnego rodzaju tekstach będziemy już wiedzieć, co się za nimi kryje.

zobacz jak obliczyć MEDIANĘ W EXCELU

Pomoc statystyczna

Jeśli Potrzebujesz dobrze wykonanych obliczeń statystycznych…

Nic prostszego. Wystarczy, że skontaktujesz się z nami mailowo lub telefonicznie:

Pomoc statystyczna - analiza ankiet, obliczenia statystyczne

My pomożemy Ci dobrać odpowiednie obliczenia statystyczne do Twojej pracy, przeprowadzimy je, a następnie wyślemy na Twoją skrzynkę wszystkie niezbędne materiały.

UWAGA: od jakiegoś czasu zgłasza się do nas wiele osób, które chcą nam zlecić wykonanie poprawek po kolegach z branży, dlatego też informujemy, że zlecając nam wykonanie obliczeń statystycznych w cenie macie także ewentualne poprawki, których zażąda promotor. My odbieramy telefony i odpisujemy na maile nawet jak nam już zapłacicie 😉 

W ramach oferowanych przez nas usług otrzymujesz:

W ramach oferty obliczeń statystycznych otrzymasz bazę, raport i opis przygotowany w doc.

A to wszystko w przystępnej, atrakcyjnej cenie. Średni koszt opracowania obliczeń statystycznych do pracy to wydatek rzędu 150 zł. Przy niewielkiej liczbie analiz możesz otrzymać gotowe opracowanie za mniej niż 100 zł.

Sprawdź koszt obliczeń statystycznych do swojej pracy

Analiza ankiet

Analiza ankiety krok po krokuJeżeli potrzebujesz pomocy analizując wyniki ankiet napisz do nas lub zadzwoń, doradzimy Ci jakie testy będą najlepsze dla Twoich danych. Pomożemy Ci rozwiać wszelkie wątpliwości a jeżeli zechcesz przeprowadzimy analizę ankiet za Ciebie, tworząc raport zawierający wykresy, tabele oraz opis uzyskanych wyników. Zajmujemy się również kodowaniem ankiet.

Przedstaw nam swój problem a my podpowiemy Ci jak go rozwiązać.

Oferta na analizę ankiet

Czytelniku jeśli zamierzasz sam opracować wyniki Swoich ankiet zapraszamy do naszego działu poświęconemu temu zagadnieniu. Znajdziesz tam wiele przydatnych informacji niezbędnych podczas analizy danych.

Analiza ankiet – przydatne informacje