უწყვეტი მონაცემები

Continuous Data

ამ მონაცემებმა შეიძლება მიიღოს ნებისმიერი რიცხვითი მნიშვნელობა ცვლადის რაიმე ორ დონეს შორის ანუ რაიმე რიცხვითი შუალედიდან.

მაგალითი: წონა, დრო, სიმაღლე და სხვა. უწყვეტი მონაცემის რიცხვითი მნიშვნელობა გაზომვის სიზუსტეზეა დამოკიდებული. მაგალითად, დრო შეიძლება გავზომოთ საათების, წუთების, წამების და ა.შ. სიზუსტით. სიგრძე მეტრის, სანტიმეტრის, მილიმეტრის და ა.შ. სიზუსტით. რაიმე საგანის წონა შეიძლება იყოს ნებისმიერი რიცხვი ვთქვათ [5; 10] შუალედიდან.  

ითვლება, რომ ყველა თვისებრივი ცვლადი დისკრეტულია (ცვლადი მიღებული სახელდებისა და რიგის სკალაზე), მაგალითად, სასწავლო აუდიტორიის ნომერი არ შეიძლება იყოს 105.34, რაოდენობრივი ცვლადები (ცვლადი მიღებული ინტერვალების ან შეფარდების სკალაზე) შეიძლება იყოს დისკრეტულიც და უწყვეტიც. მაგალითად, გამოკითხულ რესპოდენტთა რაოდენობა (ეს ცვლადი შეფარდების სკალაზეა) დისკრეტული ცვლადია და ვერ იქნება 25.73. 

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა

კატეგორია: 
ავტორები: