top of page

ניתוח נתונים כמותיים

במשך ההפעלה, אספתם מיבחר נתונים כמותיים:

  • ציונים והערות מספריות לתוצרים שננתח באמצעות סטיסטיקה תיאורית (ממוצע, חציון...)

  • נתוני ליקרט (בחירה בסולם נתון, למשל 1-5) בשאלות סגורות (בשאלונים).

  • נתונים לגבי שתי קבוצות ביניהן תרצו להשוות כמו:

    • נתונים על אותה קבוצה בזמנים שונים (לדוגמא, מבחן Pre ומבחן Post) שתרצו לבחון בעזרת paired t-test

    • נתונים משתי קבוצות שונות (למשל ציונים בשתי כיתות שלמדו אותו נושא בשתי שיטות) אותם תבחנו בעזרת Unpaired t-test

    • נתונים שאינם מתאפיינים בהתפלגות נורמאלית ולכן יש להשוות אותם בעזרת מבחנים א-פרמטריים.

העשרה והרחבה

למידע נוסף לגבי סוגי נתונים מספריים, ראו כאן (אנגלית) או כאן (עברית)
למתעניינים - טבלה שמפרטת אילו מבחנים סטטיסטיים כדאי לבחור לאיזו מטרה

1280px-IQ_curve.svg.png

נתונים מספריים יכולים להיות מסוגים שונים.נהוג לדבר על ארבע סקאלות עיקריות:

  • סקאלה שמית (nominal) - ערכים שאין קשר סידרתי ביניהם. למשל - קטגוריות (כחול, אדום, צהוב, ירוק)

  • סקאלה אורדינאלית (ordinal) - ערכים שיש ביניהם סדר, אך המרווחים אינם קבועים. למשל - מקום במרוץ (ראשון, שני שלישי)

  • סקאלה מרווחית (interval) - ערכים מסודרים עם מרווחים קבועים, אך לא רציפים. למשל - ציונים (אין משמעות לערכים שבין הציונים 88 ל 89 למשל)

  • סקאלה יחסית (ratio) - ערכים רציפים. למשל מסה (בין כל שני ערכים, יש אינסוף ערכים)

bottom of page