Надписи тату с обозначением: Популярные татуировки надписи. Тату надписи

Инструкции по нанесению татуировок – Североамериканская пьемонтская ассоциация крупного рогатого скота » Североамериканская пьемонтская ассоциация (NAPA)

То, как вы татуируете свой крупный рогатый скот, очень важно. Это один из самых важных шагов в регистрации крупного рогатого скота. Это постоянная идентификация животного, которая до конца жизни этого животного будет использоваться для перекрестной проверки с регистрационным документом, чтобы соответствовать индивидуальной идентичности каждого животного. Регистрация животных NAPA основана на системе TATTOO.

 

Татуировка не идеальная система. Со временем они тускнеют и становятся трудными для чтения. Другим вариантом постоянной идентификации являются имплантаты микрочипов, которые становятся дорогостоящими, а также несовершенными. NAPA использует чернильную татуировку в ухе животного и поэтому рекомендует предпринимать надлежащие шаги при нанесении татуировки для получения четкого и долговечного знака.

Вам, как членам NAPA, было предложено зарегистрировать префикс татуировки/стада в нашем офисе регистратора (CLRC). Это шаг, который определяет, какой набор букв вы и только вы можете использовать для идентификации вашего скота.

NAPA рекомендует выбирать префикс стада татуировок, состоящий из одной-четырех букв.

Никакому другому пьемонтскому заводчику не разрешается использовать ту же последовательность букв, что и вы.

Владелец теленка в момент рождения несет ответственность за татуировку своих стадных букв в ухе этого животного.

Члены могут выбрать правое или левое ухо во время регистрации своих коллективных писем в NAPA. Вся последовательность татуировки (буквы стада, обозначение числа и буква года) вытатуирована в одном и том же ухе. Тем не менее, обратите внимание, что в США правое ухо используется федеральными ветеринарами для татуировки любых таких тестовых идентификационных кодов челки, поэтому разумно выбрать регистрацию татуировки на левом ухе.

Вторая часть татуировки — это индивидуальный идентификационный номер животного, который вы выбрали. Это число от 1 и выше. Вы можете использовать 1 для первого родившегося теленка, 2 для второго и т. д., или вы можете разработать систему, которая лучше всего соответствует вашему учету.

Важно помнить, что никакие два животных не могут иметь одинаковые татуировки .

Последняя часть татуировки — буква года. Это стандартный буквенный код, используемый большинством пород в мире для обозначения года рождения теленка. Код использует определенную букву для каждого года в алфавитном порядке.

год 2000 – K

год 2001 – L

год 2002 – M

год 2003 – N

год 2004 – P

год 2005 – R

год 2006 – S

год 2007 – T

Год 2008 – U

год 2009 – W

год 2010 – x

год 2011 – Y

год 2012 – Z

год 2013 –

год 2014 – B

год 2015 – C

год 2016 год. – D

Год 2017 – E

Год 2018 – F

Год 2019 – G

Год 2020 – H

Год 2021 – J

Год 2022 – K

Год 2023 – L

Буквы I, O22 не используются как 902 буквы года 9002 . Как только буква Z будет достигнута, следующий год начнется с A. Единственная часть татуировки животного, которую вы должны выбрать по-разному для каждого животного в любой данный год, — это идентификационный номер.

Татуировки читаются следующим образом:

Последовательность букв    [Ваш личный зарегистрированный префикс стада]

Номер               [Выберите для каждого животного]

Буква года             [Должно соответствовать году рождения]

 

Пример: компания ABC Cattle Company регистрирует буквы ABC в качестве префикса/татуировки своего стада.

В 2001 г. делали татуировки: ABC 1L, ABC 2L, ABC 3L и т. д.

В 2002 г. делали татуировки: ABC 1M, ABC 2M, ABC 3M и т. д.

 

Из этой татуировки мы теперь иметь постоянную информацию, соответствующую свидетельству о регистрации. Мы можем прочитать ухо животного на выставке или распродаже спустя годы и узнать, что компания ABC Cattle Company владела животным при рождении, и оно родилось в этот определенный год.

Очень важно использовать описанную последовательность (буквы, цифры, буквы). Поскольку число всегда отделяет префикс стада от буквы года, не может быть путаницы в буквенных обозначениях. Если люди неправильно татуируют животных с префиксом стада, за которым следует буква года, с последним номером животного [ABC M1 или ABCD M1], когда мы достигнем буквы года «D» в этом примере, татуировки будут читаться как ABC D1 вместо ABC. Cattle Company и ABCD D1 для ABCD Cattle Company. Когда вы пытаетесь прочитать выцветшую татуировку или даже четкую, вы можете видеть, насколько это запутанно. Это также увеличивает вероятность ошибок при чтении документов.

Когда люди покупают у вас крупный рогатый скот, и вы показываете им регистрационное удостоверение с татуировкой, зарегистрированной на ваше животное, покупатель должен читать эти татуировки в физическом ухе животного, чтобы подтвердить личность. На выставке или распродаже отборочные комитеты могут прочитать татуировку на ухе животного, чтобы убедиться, что это животное представлено в регистрационном свидетельстве.

Всегда сообщайте точную татуировку, которую вы поместили в ухо животного. Если вы допустили ошибку и поместили букву года перед обозначением числа, пожалуйста, сообщите об этом.

Примечания по татуировке

NAPA рекомендует татуировать телят по мере их рождения, чтобы вы не забыли сделать это вообще. Однако это означает, что со временем татуировка может еще больше потускнеть, и в маленькое ухо может быть трудно поместить префикс татуировки большего размера (до 4 цифр) с цифрой и буквой года.

Полезно хранить ножницы и чистую ткань в наборе для татуировки. Всегда состригайте как можно больше волос внутри уха, чтобы сделать татуировку. Затем протрите ухо тканью, чтобы удалить грязь и жир. Используйте по крайней мере в два раза больше чернил для татуировки, чем вы считаете необходимым. Покройте чистое ухо хорошим слоем чернил и сразу же нанесите стадные буквы на верхнюю часть уха, между ребрами. Затем сразу же втирайте в отверстия дополнительные чернила для татуировки.

Затем покройте нижнюю часть (между ребрами) уха свежей тушью и сразу же вытатуируйте число и букву года под префиксом стада. Снова втираем в отверстия дополнительные чернила.

Пытаясь поместить части татуировки между «ребрами» уха, вы можете избежать чрезмерного кровотечения, которое ослабляет татуировку. Не позволяйте чернилам высохнуть на ухе, пока вы не установите тату-пистолет на место. Вы пытаетесь загнать влажные чернила в отверстия, которые прокалываете. Рассмотрите возможность использования роликового аппликатора, чтобы вы могли многократно втирать непосредственно в проколы.

 

Если у вас есть вопросы, звоните или пишите по электронной почте:

Североамериканская пьемонтская ассоциация

Вики Джонсон

Исполнительный директор, NAPA

306-329-8600

3

4 Электронная почта: nap329-8600

Номинальный, порядковый, интервальный и относительный

При выполнении любого вида сбора или анализа данных важно понимать природу данных, с которыми вы имеете дело. В вашем наборе данных у вас будут разные переменные, и эти переменные могут быть записаны с разной степенью точности. Это то, что известно как уровень измерения.

Существует четыре основных уровня измерения: номинальный , порядковый , интервальный и коэффициент . В этом руководстве мы объясним, что именно подразумевается под уровнями измерения в области данных и статистики, и почему это важно. Затем мы подробно рассмотрим четыре уровня измерения, предоставив несколько примеров для каждого из них.

Хотите пропустить вперед? Просто воспользуйтесь интерактивным меню.

1. Каковы уровни измерения в данных и статистике?
2. Почему важны уровни измерения?
3. Каковы четыре уровня измерения?
4. Номинальный уровень
5. Порядковый уровень
6. Интервальный уровень
7. Уровень отношения
8. Ключевые выводы

Начнем!

При сборе данных вы собираете различные типы информации, в зависимости от того, что вы хотите исследовать или выяснить. Например, если вы хотите проанализировать покупательские привычки людей, живущих в Токио, вы можете разослать опрос 500 людям с вопросами об их доходах, их точном местонахождении, возрасте и том, сколько они тратят на различные продукты и услуги. Это ваши переменные: данные, которые можно измерить и записать, и значения которых будут отличаться от одного человека к другому.

Когда мы говорим об уровнях измерения, мы говорим о том, как измеряется каждая переменная, и о математической природе значений, присвоенных каждой переменной. Это, в свою очередь, определяет, какой тип анализа может быть выполнен.

Предположим, вы хотите собрать данные о доходах людей. Существуют различные уровни измерения, которые вы можете использовать для этой переменной. Вы можете попросить людей указать точную цифру или попросить их выбрать ответ из множества диапазонов, например: (а) 10–19.к, (б) 20-29к, (в) 30-39к и так далее. Вы можете попросить их просто классифицировать свой доход как «высокий», «средний» или «низкий».

Видите, как различаются по точности эти уровни? Если вы спросите у участников точную цифру, вы сможете рассчитать, насколько сильно различаются доходы по всему вашему набору данных (например). Однако, если у вас есть только классификации «высокий», «средний» и «низкий», вы не сможете точно увидеть, сколько зарабатывает один участник по сравнению с другим. Вы также не имеете представления о том, какая зарплата считается «высокой», а какая «низкой» — эти классификации не имеют числового значения. Таким образом, последний представляет собой менее точный уровень измерения.

Итак, в двух словах: Уровень измерения относится к тому, насколько точно была измерена переменная .

2. Почему важны уровни измерения?

Уровень измерения важен, поскольку он определяет тип статистического анализа, который вы можете выполнить. В результате это влияет как на характер, так и на глубину понимания, которое вы можете извлечь из своих данных. Некоторые статистические тесты могут быть выполнены только при использовании более точных уровней измерения, поэтому важно заранее спланировать, как вы будете собирать и измерять свои данные.

3. Какие существуют четыре уровня измерения? Объяснение номинальных, порядковых, интервальных и относительных шкал

Существует четыре уровня измерения (или шкал), о которых следует знать: номинальный , порядковый , интервальный и относительный . Каждая шкала основывается на предыдущей, а это означает, что каждая шкала не только «отмечает те же поля», что и предыдущая шкала, но также добавляет еще один уровень точности.

Итак:

• Номинальная шкала просто классифицирует переменные в соответствии с качественными метками (или именами). Эти метки и группы не имеют никакого порядка или иерархии, и они не передают никакого числового значения. Например, переменная «цвет волос» может быть измерена по номинальной шкале в соответствии со следующими категориями: светлые волосы, каштановые волосы, седые волосы и так далее. Узнайте больше в этом полном руководстве по номинальным данным.
• Порядковая шкала также классифицирует переменные по маркированным группам, и эти категории имеют порядок или иерархию для них. Например, вы можете измерить переменную «доход» по порядковой шкале следующим образом: низкий доход, средний доход, высокий доход. Другим примером может быть уровень образования, классифицируемый следующим образом: средняя школа, степень магистра, докторская степень. Это все еще качественные метки (как и в случае с номинальной шкалой), но вы можете видеть, что они следуют иерархическому порядку. Узнайте больше в этом руководстве по порядковым данным.
• Интервальная шкала — это числовая шкала, которая маркирует и упорядочивает переменные с известным, равноотстоящим интервалом между каждым из значений. Часто цитируемым примером интервальных данных является температура в градусах по Фаренгейту, где разница между 10 и 20 градусами по Фаренгейту точно такая же, как разница между, скажем, 50 и 60 градусами по Фаренгейту. Узнайте больше об интервальных данных в этом руководстве.
• Шкала отношений точно такая же, как шкала интервалов, с одним ключевым отличием: Шкала отношений имеет то, что известно как «истинный ноль». Хорошим примером данных соотношения является вес в килограммах. Если что-то весит ноль килограммов, оно действительно ничего не весит — по сравнению с температурой (интервальные данные), где значение ноль градусов не означает, что «температуры нет», это просто означает, что здесь очень холодно! Полное руководство по соотношению данных вы найдете здесь.

Еще один способ представить уровни измерения — это отношения между значениями, присвоенными данной переменной . При номинальной шкале нет связи между значениями; нет никакой связи между категориями «светлые волосы» и «черные волосы», например, при взгляде на цвет волос. Шкала отношений, с другой стороны, очень красноречиво говорит о взаимосвязи между значениями переменных.

Например, если вашей переменной является «количество клиентов» (которая представляет собой данные об отношении), вы знаете, что значение четырех клиентов в два раза превышает значение двух клиентов. Таким образом, вы можете получить гораздо более точное и точное понимание взаимосвязи между значениями в математических терминах.

В этом смысле существует неявная иерархия четырех уровней измерения. Анализ номинальных и порядковых данных, как правило, менее чувствителен, в то время как шкалы интервалов и отношений поддаются более сложному статистическому анализу. Имея это в виду, как правило, предпочтительнее работать с интервальными и относительными данными.

Теперь мы ввели четыре уровня измерения, давайте рассмотрим каждый уровень более подробно.

4. Номинальный уровень

Что такое номинальный уровень?

Номинальный уровень — это первый уровень измерения, самый простой. Он качественно классифицирует и маркирует переменные. Другими словами, он делит их на именованные группы без какого-либо количественного значения. Важно отметить, что даже если числа используются для обозначения различных категорий, эти числа не имеют никакого числового значения.

Например: если вы собирали данные о цвете волос, при вводе данных в электронную таблицу вы можете использовать цифру 1 для представления светлых волос, цифру 2 для обозначения седых волос и т. д. Эти цифры — просто ярлыки; они не передают никакого математического смысла.

При использовании номинальной шкалы помните, что группы, которые вы используете для классификации переменных, не имеют порядка. Одна категория не выше, не лучше и не выше другой.

Примеры номинальных данных

Некоторые примеры номинальных данных включают:

• Цвет глаз (например, голубой, карий, зеленый)
• Национальность (например, немец, камерунец, ливанец)
• Тип личности (например, интроверт, экстраверт, амбициозный) )
• Статус занятости (например, безработный, неполный рабочий день, пенсионер)
• Политическая партия, за которую голосовали на последних выборах (например, партия X, партия Y, партия Z)
• Тип принадлежащего смартфона (например, iPhone, Samsung, Google Pixel)

Как видите, номинальные данные описывают определенные атрибуты или характеристики.

Как анализировать номинальные данные

1. Описательная статистика для номинальных данных

Описательная статистика описывает или обобщает характеристики вашего набора данных. Две полезные описательные статистики для номинальных данных:

• Частотное распределение
• Мода

Таблица частотного распределения (например, сводная таблица) суммирует, сколько ответов было получено для каждой категории — например, сколько людей выбрали «каштановые волосы», как многие выбрали «блондинку» и так далее. Вы также можете использовать проценты, а не количество, и в этом случае ваша таблица покажет вам, какой процент от общей выборки имеет волосы какого цвета.

Вот как может выглядеть сводная таблица для нашего примера с цветом волос, с количеством и процентами:

Режим — это мера центральной тенденции, и это значение наиболее часто встречается в вашем наборе данных. Итак, если 38 из 129 респондентов имеют седые волосы, а это максимальное количество, то это ваш режим.

2. Статистические тесты для анализа номинальных данных

Вы можете анализировать номинальные данные с помощью определенных непараметрических статистических тестов, а именно:

• Тест согласия хи-квадрат , если вы рассматриваете только одну переменную. Это позволяет вам оценить, являются ли собранные вами выборочные данные репрезентативными для всего населения. Он делает это, оценивая степень, в которой ваши наблюдения отклоняются от того, что вы ожидали или предположили.
• Критерий независимости Хи-квадрат используется для исследования взаимосвязи между двумя номинальными переменными. Это делается путем сравнения частоты каждой категории одной номинальной переменной с категориями второй номинальной переменной, что позволяет вам увидеть, есть ли какая-то корреляция.

5. Порядковый уровень

Что такое порядковый уровень?

Порядковый уровень измерения группирует переменные по категориям, как и номинальная шкала, но также передает порядок переменных. Например, оцените, насколько сильно вы испытываете боль, по шкале от 1 до 5 или классифицируйте свой доход как высокий, средний или низкий.

Как видно из этих примеров, существует естественная иерархия категорий, но мы не знаем, какова количественная разница или расстояние между каждой из категорий. Мы не знаем, сколько зарабатывает респондент А в категории «высокий доход» по сравнению с респондентом Б в категории «средний доход»; также невозможно сказать, насколько болезненнее оценка 3 по сравнению с оценкой 1.

Таким образом, хотя порядковый уровень измерения более точен, чем номинальная шкала, это все же качественная мера и, следовательно, не такая точная. или информативными, как шкалы интервалов и отношений.

Примеры порядковых данных

Некоторые примеры порядковых данных включают:

• Академические оценки (A, B, C и т. д.)
• Счастье по шкале от 1 до 10 (это то, что известно как шкала Лайкерта). )
• Удовлетворенность (чрезвычайно удовлетворена, вполне удовлетворена, слегка не удовлетворена, крайне не удовлетворена)
• Доход (высокий, средний или низкий). Обратите внимание, что по умолчанию доход не является порядковой переменной; это зависит от того, как вы решите его измерить.
• Уровень законченного образования (средняя школа, бакалавриат, магистратура)
• Стаж работы (младший, средний, старший)

Как видно из наших примеров, порядковая шкала естественным образом ранжирует переменные в значимом порядке или иерархии.

Как анализировать порядковые данные

1. Описательная статистика для порядковых данных

Следующая описательная статистика может использоваться для обобщения ваших порядковых данных:

• Частотное распределение
• Диапазон

Частотное распределение описывает, обычно в табличном формате, распределение ваших порядковых данных со значениями, выраженными либо в виде числа, либо в процентах. Давайте представим, что вы провели опрос, спрашивая людей, насколько болезненным для них было нанесение татуировки (по шкале от 1 до 5). Вот как может выглядеть ваша таблица распределения частот:

Мода и медиана — это показатели центральной тенденции (другой возможной мерой центральной тенденции является среднее значение, но это не относится к порядковым данным). Мода — это просто значение, которое чаще всего появляется в вашем наборе данных. В наших сводных таблицах мы видим, что рейтинг боли «5» получил наибольшее количество баллов, так что это режим.

Медиана — это среднее значение в вашем наборе данных, и оно полезно, поскольку дает представление о среднем ответе или предоставленном значении. Если вы упорядочите ответы всех респондентов (т. е. их рейтинг боли) в порядке возрастания, вы сможете вычислить медианное (среднее) значение. В следующем примере мы выделили медиану красным цветом:

В наборе данных с нечетным числом ответов (как в нашем случае, когда мы представили небольшую гипотетическую выборку из тридцати), медиана — это среднее число. В наборе данных с четным числом ответов медиана представляет собой среднее значение двух средних чисел. Однако имейте в виду, что с порядковыми данными не всегда возможно или целесообразно вычислять медиану. Например, если вашими средними значениями были «согласен» и «полностью согласен», вычислить среднее значение было бы невозможно; поэтому в этом случае у вас не будет медианного значения.

Последнее описание, которое вы можете использовать для порядковых данных, это изменчивость . Изменчивость определяет самые высокие и самые низкие значения в вашем наборе данных и сообщает вам диапазон, т.е. Насколько самые высокие и самые низкие значения отличаются друг от друга. При рассмотрении изменчивости важно убедиться, что ваши переменные имеют числовое кодирование (т. е. представлены числовыми метками). В нашем примере с оценкой боли при татуировке это уже так: респонденты оценивают свою боль по шкале от 1 до 5. Однако, если бы вы попросили участников выбрать из ряда категорий, таких как «безболезненный», «слегка болезненный», «болезненный», «очень болезненный» и «мучительный», вам нужно было бы преобразовать эти оценки в числа ( например, 1 = безболезненно, 2 = слегка болезненно и т. д.).

После числового кодирования данных вы просто ищете самые высокие и самые низкие значения, которые появляются в вашем наборе данных. Если самая высокая оценка боли была «очень болезненной», ваше максимальное значение будет равно 4. Но если хотя бы один респондент ответил «мучительно», ваше максимальное значение будет равно 5.

После того, как вы определили самую высокую и самую низкую значений, просто вычтите наименьшее из самого высокого, чтобы получить диапазон. Так, например: 5 − 1 = 4, что означает, что 4 — это ваш диапазон. Это полезно, поскольку сразу показывает, что по крайней мере один респондент дал оценку боли на любом конце шкалы.

2. Статистические тесты для анализа порядковых данных

То, как вы анализируете порядковые данные, зависит как от ваших целей (что вы надеетесь исследовать или достичь?), так и от количества и типа выборок данных, с которыми вы работаете. Как и номинальные данные, порядковые данные анализируются с использованием непараметрических тестов. Некоторые возможные варианты включают:

• Медианный тест настроения , который позволяет сравнивать медианы двух или более выборок данных.
• U-тест Манна-Уитни для сравнения суммы рейтингов баллов по двум независимым выборкам данных. Например: как показатели счастья людей, живущих в Берлине, соотносятся с показателями счастья людей, живущих в Нью-Йорке?
• Знаковый ранговый тест Уилкоксона для сопоставления пар . Это рассматривает распределение баллов в двух зависимых выборках данных, сравнивая, насколько они различаются (направление различия) и в какой степени (величина различия). Например: как отличаются показатели счастья среди жителей Нью-Йорка для тех, кто живет в центре города, по сравнению с теми, кто живет в пригороде?
• Тест Крускала-Уоллиса H , который сравнивает среднее (среднее) ранжирование оценок по трем или более выборкам данных. Например: как различаются показатели счастья между работающими полный рабочий день, частично занятыми и безработными людьми в возрасте 30 лет?
• Ро Спирмена (эффективная ранговая корреляция) . Это исследует, есть ли связь (или корреляция) между двумя порядковыми переменными. Например: существует ли связь между оценкой счастья (1–5) и уровнем дохода (высоким, средним и низким)?

6. Интервальный уровень

Что такое интервальный уровень?

Интервальный уровень — это числовой уровень измерения, который, как и порядковая шкала, упорядочивает переменные. Однако, в отличие от порядковой шкалы, интервальная шкала имеет известное и равное расстояние между каждым значением на шкале (представьте себе точки на термометре).

В отличие от шкалы отношений (четвертый уровень измерения), интервальные данные не имеют истинного нуля; другими словами, значение нуля на шкале интервалов не означает, что переменная отсутствует. Это лучше всего объяснить на примере температуры. Температура в ноль градусов по Фаренгейту не означает, что «температура не измеряется», скорее, это означает очень низкую или холодную температуру.

Примеры интервальных данных

Некоторые примеры интервальных данных включают:

• Температура в градусах Фаренгейта или Цельсия (но не в Кельвинах) 59k и т. д.)

Как анализировать интервальные данные

1. Описательная статистика для интервальных данных

Одним из первых шагов в процессе анализа данных является суммирование ваших данных. Для интервальных данных можно получить следующую описательную статистику:

• Frequency distribution
• The mode , median ,and mean
• Range , standard deviation , and variance 

As we saw previously with nominal and ordinal data, Распределение частот представляет сводку данных в виде таблицы, позволяющей увидеть, как часто встречается каждое значение (либо в виде количества, либо в процентах).

Режим , медиана и среднее значение являются мерами центральной тенденции. Мода — это наиболее часто встречающееся значение; медиана — это среднее значение (обратитесь к разделу об порядковых данных для получения дополнительной информации), а среднее — это среднее значение всех значений. Итак, чтобы вычислить среднее значение, сложите все значения вместе, а затем разделите на общее количество значений.

Диапазон , стандартное отклонение и дисперсия — все это меры изменчивости в вашем наборе данных. Вы можете рассчитать диапазон, вычитая наименьшее значение в вашем наборе данных из наибольшего. Стандартное отклонение вычисляет в среднем, насколько каждая отдельная оценка отклоняется от среднего значения, что позволяет вам оценить, как распределяются ваши данные.

Дисперсия показывает, насколько далеко и широко разбросаны числа в заданном наборе данных от их среднего значения. Эти концепции могут сбивать с толку, поэтому стоит глубже изучить разницу между дисперсией и стандартным отклонением. А пока давайте посмотрим, как можно анализировать интервальные данные.

2. Статистические тесты для анализа интервальных данных

Если ваши интервальные данные имеют нормальное распределение, вы можете запускать как параметрические, так и непараметрические тесты. Однако параметрические тесты более мощные, поэтому мы сосредоточимся на них. Вот некоторые из наиболее распространенных параметрических тестов, которые вы можете использовать:

• Т-критерий для сравнения средних значений двух выборок данных. Например: какова разница в среднем показателе IQ сорокапятидесятилетних, живущих в Лондоне и Лидсе?
• ANOVA тест для сравнения средних значений по трем или более выборкам данных. Например: какова разница в среднем показателе IQ сорокапятидесятилетних, живущих в Лондоне, Лидсе и Бирмингеме?
• Пирсона r , чтобы увидеть, существует ли корреляция между двумя переменными. Например: существует ли связь между диапазоном доходов человека и его показателем IQ?
• Простая линейная регрессия для моделирования или прогнозирования связи между двумя переменными или влияния одной переменной на другую. Например: можно ли использовать показатель IQ человека для прогнозирования диапазона его заработной платы?

7.

Уровень отношения

Что такое уровень отношения?

Четвертый и последний уровень измерения — это уровень отношения. Как и шкала интервалов, шкала отношений представляет собой количественный уровень измерения с равными интервалами между каждой точкой. Что отличает шкалу отношений, так это то, что она имеет истинный ноль. То есть значение нуля на шкале отношений означает, что измеряемая вами переменная отсутствует. Население является хорошим примером данных отношения. Если у вас нулевой подсчет населения, это означает, что людей нет!

Итак, каковы последствия «истинного нуля»? Как следует из названия, наличие истинного нуля позволяет вам рассчитать соотношение ваших значений. Например, если у вас есть население в пятьдесят человек, вы можете сказать, что это половина размера страны с населением в сто человек.

Примеры данных отношений

Переменные отношений могут быть дискретными (т. е. выражаться в конечных счетных единицах) или непрерывными (потенциально принимающими бесконечные значения). Вот несколько примеров данных соотношения:

• Вес в граммах (непрерывно)
• Количество сотрудников в компании (дискретно)
• Скорость в милях в час (непрерывно)
• Длина в сантиметрах (непрерывно)
• Возраст в годах (непрерывно)
• Доход в долларов (непрерывно)
• Продажи за один месяц (дискретно)

Как анализировать данные об отношениях

Самое замечательное в данных, измеренных на шкале отношений, заключается в том, что для их анализа можно использовать почти все статистические тесты. Так как же анализировать данные о соотношении? Давайте взглянем.

1. Описательная статистика для данных отношений

Для суммирования данных отношений можно использовать ту же описательную статистику, что и для интервальных данных (с добавлением коэффициента вариации ). Мы кратко повторим здесь, но для полного объяснения вернитесь к пятому разделу.

• Частотное распределение: Это показывает, как часто каждое значение встречается в вашем наборе данных, и часто представляется в виде таблицы. Частота может быть выражена либо в количестве, либо в процентах.
• Мода , медиана или означает: Мода — это значение, которое чаще всего встречается в вашем наборе данных, а медиана — это среднее значение. Среднее значение — это среднее значение всех значений в вашем наборе данных. Мода, медиана и среднее — все это меры центральной тенденции, помогающие оценить распределение данных.
• Диапазон , стандартное отклонение , дисперсия, и коэффициент вариации показывают изменчивость в вашем наборе данных. Коэффициент вариации уникален для данных отношений, потому что это дробь, рассчитанная путем деления стандартного отклонения на среднее значение.

2. Статистические тесты для анализа данных соотношения

Как и в случае с интервальными данными, для анализа данных можно использовать как параметрические, так и непараметрические тесты. Тем не менее, как мы знаем, параметрические тесты более эффективны и, следовательно, позволяют вам делать более значимые выводы из вашего анализа. Вот некоторые распространенные параметрические тесты, которые можно использовать для анализа данных соотношения:

• T-тест для сравнения средних значений двух выборок данных. Например: какова разница в среднем доходе 40-50-летних, проживающих в Лондоне и Лидсе?
• ANOVA тест для сравнения средних значений по трем или более выборкам данных. Например: какова разница в среднем доходе 40-50-летних, проживающих в Лондоне, Лидсе и Бирмингеме?
• Пирсона r , чтобы увидеть, существует ли корреляция между двумя переменными. Например: существует ли связь между возрастом человека в годах и его доходом?
• Простая линейная регрессия для моделирования или прогнозирования связи между двумя переменными или влияния одной переменной на другую.