Podaci (psihologija)

Podatak je vrednost koju varijabla "uzima" za određeni objekt. Varijabla je neka osobina objekata istraživanja, dok je podatak mera te osobine. Izražava se u stepenu (za numeričke varijable) i na koji način (za kategoričke varijable) je osobina realizovana. Varijabla je skup podataka iste vrste koji se odnose na određenu grupu objekata istraživanja. U statistici se takav skup naziva i vektor.

Kategorički podaci

Kategorički podaci su vrednosti kategoričkih varijabli za različite objekte. Objekti se dele u dve kategorije (dihotomija), tri (trihotomija) ili više grupa (politomija). Postoje dva problema pri korišćenju kategoričkih varijabli (problemi kod kategoričkih podataka):

1. Problem razvrstavanja populacije na kategorije (kako podeliti populacije u kategorije - naziva se i kategorizacija ili klasifikacija populacije ili taksonomija i tipologija).
2. Problem svrstavanja objekata u kategorije (kada postoje kategorije, kako svrstati objekte u te kategorije - naziva se i klasifikacija ili klasifikacija objekata ili dijagnosticiranje).

Klasifikacija populacije

Pravila ili principi ili kriterijumi klasifikacije populacije:

1. Osnovni princip – u istu kategoriju se svrstavaju objekti koji su po nečemu jednaki ili slični tj. svi objekti koji imaju zajedničku vrednost neke varijable. Istovremeno, različiti objekti se razvrstavaju u različite kategorije. Objekti se po sličnostima združuju, a po razlikama dele. Klasifikacija tj. kategorizacija služi da odredimo da li su objekti isti ili različiti po nekoj varijabli.
2. Dodatni principi klasifikacije populacije su dati u obliku preporuka kako treba deliti populaciju na kategorije. Mogu biti formalni i sadržinski. Sadržinski podrazumeva da klasifikacija treba da odražava strukturu i sadržinu pojave koja se ispituje.

Formalni principi su:

1. Princip isključivosti (kategorije moraju biti međusobno isključive, ne smeju da se preklapaju – jedan objekat pripada samo jednoj ili nijednoj kategoriji)
2. Princip iscrpnosti (kategorije iscrpljuju populaciju i svaki objekat mora pripadati najmanje jednoj kategoriji, a može biti kategorisan i u više kategorija. Kombinacijom principa iscrpnosti i isključivosti dobija se zahtev da svaki objekat pripada samo jednoj kategoriji. Ali ova zahteva mogu biti i nezavisni.)
3. Princip jedinstvenosti ili doslednosti (sve kategorije se definišu s obzirom na jedan kriterijum klasifikacije – tada je klasifikacija jednodimenzionalna)

Kod višedimenzionalnih klasifikacija tj. kategorizacija s obzirom na više kriterijuma postoji dva principa klasifikacije:

1. Princip ukrštanja kojim se dobijaju ukrštene klasifikacije (žene pušači, žene nepušači, muškarci pušači, muškarci nepušači)
2. Princip hijerarhije kojim se dobijaju hijererhijske klasifikacije kod kojih postoje kategorije višeg reda (vrste) i nižeg reda (rodovi). Ove kategorije se ne ukrštaju već se nekoliko kategorija nižeg reda kombinuje samo sa jednom kategorijom višeg reda.

Klasifikacija objekata

Ovde je rešen problem formiranja kategorija. U kategorizaciji objekata treba razlikovati tipične (centralne) slučajeve kod kojih je lako odrediti kojoj kategoriji pripadaju i prelazne (granične) slučajeve za koje je teško utvrditi kategoriju. Problem graničnih slučajeva se može rešiti na više načina, ali ni jedan nije idealan.

Prvi, moguće je postaviti precizan kriterijum i njega se držati dosledno (mana je što je moguće uključiti netipične slučajeve, a izostaviti tipične). Drugo, moguće je uvseti novu kategoriju za netipične slučajeve, ali se time ugrožavaju formalni principi klasifikacije populacije, a moguće je da se jave i novi prelazni slučajevi koji ne odgovaraju ni toj novoj kategoriji. Treće, moguće je iz istraživanja izbaciti netipične slučajeve i zadržati samo tipične, ali se time gubi iscrpnost klasifikacije i podaci o prelaznim slučajevima.

Numerički podaci

Numerički podaci (mere) su vrednosti numeričkih varijabli. Kod njih se objektima pripisuju brojevi. Svaka mera mora pripadati određenom opsegu vrednosti. Vrste numeričkih podataka. Postoji domen brojeva kao apstraktnih pojmova i domen objekata koji imaju izvesne osobine prisutne u određnemo stepenu i izražene brojevima. Postupkom merenja se povezuju ova dva domena. Objektima se pripisuju brojevi i time se vrši merenje odgovarajuće numeričke varijable. Klasifikacija numeričkih podataka zasnovana na tome u kojoj su meri određeni matematički postupci primereni odgovarajućim podacima je klasifikacija na nominalne, ordinalne, intervalne, racio i apsolutne podatke tj. mere.

Istim imenima se nazivaju skale kojima se oni mere ili varijable za koje se prikupljaju ovi podaci.

Sistem klasifikacije koju je razvio Stivens 1946. godine često koristi u mnogim naučnim disciplinama i sadrži četiri nivoa merenja:

• nominalni,
• redni,
• intervalni i
• racio

Apsolutni podaci ne spadaju u Stivensov sistem klasifikacije.

Nominalni podaci

Kod njih brojevi služe isključivo kao imena za kategorije. Nominalni podaci su zapravo kategorički podaci, ali izraženi brojevima. Matematički postupci koji su primereni ovim podacima su samo jednakost i nejednakost. Ne može se utvrditi da li je vrednost nekog objekta veća od vrednosti nekog drugog objekta kada su u pitanju nominalni podaci i potpuno je sve jedno koji broj se pripisuje za neki podatak. Nominalni podaci su podaci o učestalosti ili broju koji se sastoje od broja učesnika koji spadaju u kategorije. (npr. 7 ljudi je položilo vozački ispit prvi put, a 6 ljudi nije).

Podaci na nominalnom nivou merenja se nazivaju nominalnim ili kategoričkim. Kategorički podaci beleže kvalitet ili karakteristiku neke osobe, kao što su:

• boja očiju,
• pripadnost polu, naciji ili političkoj partiji,
• mišljenje o nekom pitanju itd.

Svaki broj koji se dobija na ovom nivou merenja, nema pravi numerički smisao, jer se ista vrsta predmeta označava istim brojem. To znači da se umesto imena predmeta, karakteristika, grupa dodeljuje neki broj, kao na primer:

• brojevi automobila,
• brojevi sportista i dr.

Kategorički podaci svrstavaju individue u grupe i ovi podaci se uobičajeno prezentuju kao broj i/ili procenat broja ili osoba koje spadaju u određene grupe.

Ordinalni podaci

Ordinalni podaci (rangovi) – kod ovakvih podataka brojevi omogućavaju rangiranje, uređivanje objekata po stepenu izraženosti neke osobine. Dakle može se utvrditi da su objekti po vrednostima na ordinalnim varijablama isti ili različiti, ali i da li je vrednost nekog objekta veća ili manja od nekog drugog. Objekti se, na osnovu ordinalnih podataka, mogu poređati u rang listu. Postoje dve mane ordinalnih podataka - problem poređenja intervala (neodređenost razmaka) i problem poređenja mera (neodređenost umnožaka). Problem poređenja intervala podrazumeva se kod ordinalnih podataka ne zna veličina intervala između susednih rangova, tj. ne zna se da li je razmak između prvog i drugog u nizu veći, isti ili manji od razmaka između drugog i trećeg u nizu. Problem poređenja mera podrazumeva da se ne zna za koliko je, u kojem stepenu je jedna mera veća od druge, tj. ne možemo da tvrdimo da je vrednost drugog u nizu dva puta manja od prvog objekta u nizu. Podaci na ordinalnom nivou su podaci koji su predstavljeni po rangu (npr. mesta na takmičenju lepote ili ocene za atraktivnost).

Intervalni podaci

Intervalni podaci su na višem matematičkom nivou nego ordinalni i nominalni jer kod njih postoji jednakost i razlika, zna se koja je vrednost veća ili manja od koje, a moguće je i poređenje intervala. Međutim kod intervalnih podataka postoji problem poređenja mera tj. neodređenost umnožaka – nije moguće smisleno tvrditi koliko je jedna varijabla veća ili manja od druge. Mana intervalnih podataka je to što nemaju prirodnu nulu, već arbitratno određenu nulu. Ukoliko je postavljena 0 na ovim skalama, ona je arbitrarna. Intervalni podaci su mereni u fiksnim jedinicama sa jednakim rastojanjem između tačaka na skali. Na primer, temperatura merena u Celzijusima.

Karakteristika intervalne skale je da određuje šta je veće ili manje, a razlike između pojedinih jedinica skale su jednake na svakom delu skale i u saglasnosti sa merenom osobinom. Primer intervalnih skala su rezultati na psihološkim testovima, iako neki teoretičari smatraju da je primerenije podatke dobijene psihološkim testiranjem tretirati kao redovne.

Racio podaci

Racio podaci imaju mogućnost poređenja mera i imaju prirodnu nulu koja označava odsustvo merene varijable. Međutim racio podaci imaju, kao i intervalni, arbitrarno određenu mernu jedinicu i mere svih objekata se određuju kao neki umnožak merne jedinice. Postoje ekvivalentne merne skale tj. način da se iste veličine izraze različitim mernim jedinicama. Racio mere su uglavnom mere u u prirodnim naukama.

Racio skala ima sve osobine intervalne skale i još ima apsolutnu nulu. To znači da su brojčani odnosi isti s odnosima u merenoj pojavi. Merenja u fizici su na racio skali, kao što su dužine, težine, otpor i dr.

Osim svih gore navedenih statistika može se koristiti još i:

• geometrijska sredina i
• koeficijent varijabilnosti varijable

Razlika između intervalnih i racio podataka

Razlika između intervalne i racio skale proizilazi iz njihove sposobnosti da padnu ispod nule. Intervalne skale ne sadrže prirodnu nulu i mogu predstavljati vrednosti ispod nule. Na primer, može se meriti temperaturu ispod 0 °C, kao što je -10 stepeni. Racio podaci, s druge strane, nikada ne padaju ispod nule. Visina i težina mere se od 0 i više, ali nikada ne padaju ispod.

Intervalna skala omogućava merenje svih kvantitativnih atributa. Svako merenje intervalne skale može se rangirati, brojati, oduzimati ili sabirati, a jednaki intervali razdvajaju svaki broj na skali. Međutim, ova merenja ne pružaju nikakav osećaj međusobne povezanosti.

Racio skala ima ista svojstva kao i intervalna skala. Može se koristiti za dodavanje, oduzimanje ili brojanje. Racio skale se razlikuju po tome što imaju karakter porekla, koji je početna ili nulta tačka skale.

Merenje temperature je odličan primer intervalnih skala. Temperatura u klimatizovanoj prostoriji je 16 °C, dok je temperatura van prostorije 32 stepena Celzijusa. Netačan bi bio iskaz: „Napolju je duplo toplije nego unutra“. Navodeći da je temperatura dvostruko veća od spoljašnje nego unutra, koristi se 0 stepeni kao referentnu tačku za upoređivanje dve temperature. Pošto je moguće izmeriti temperaturu ispod 0 stepeni, ne može se koristiti kao referentna tačka za poređenje. Umesto toga mora se koristiti stvarni broj (kao što je 16 stepeni). Intervalne varijable su obično poznate kao skalirane varijable. Često se izražavaju kao jedinica, kao što su stepeni. U statistici, srednja vrednost, mod i medijana takođe mogu da definišu intervalne varijable.

Racio skala prikazuje redosled i broj objekata između vrednosti skale. Nula je opcija. Ova skala omogućava istraživaču da primeni statističke tehnike kao što su geometrijska i harmonijska sredina. Tamo gde se ne može implicirati da je temperatura dvostruko toplija, jer je u pitanju intervalna skala, može se reći da je neko duplo stariji od nekoga, jer je u pitanju racio skala. Starost, novac i težina su uobičajene varijable racio skale.

Apsolutni podaci

Nominalna, ordinalna, intervalna i racio skala su Stivensove merne skale. Apsolutni podaci ne spadaju u ove skale. Apsolutni podaci se dobijaju prebrojavanjem, utvrđivanjem zbira nekih elemenata. U psihološkim istraživanjima koriste se za utvrđivanje broja reakcija određenog tipa kod pojedinačnih subjekata. Apsolutni podaci, kao i racio podaci, imaju mogućnost kvantitativnog poređenja i imaju prirodnu nulu, ali za razliku od racio podataka imaju i prirodne merne jedinice, a to je jedan prebrojani element, pa nemaju ekvivalentnu mernu jedinicu.

Sve navedene skale se dalje mogu grupisati u diskretne i kontinualne mere tj. podatke.

Diskretne (digitalne) mere mogu uzeti samo određene vrednosti (cele brojeve) i ne mogu imati međuvrednosti. U ove mere se svrstavaju ordinalne i apsolutne mere. Kontinualne (analogne) mere se mogu menjati na neprekidan način, bez skokova. To ne znači da za svake dve različite mere mogu postojati međuvrednosti u načelu. U ove mere se ubrajaju intervalne i racio mere.

Vidi još

• Objekti (psihologija)
• Uzorkovanje
• Varijable (psihologija)
• Odnosi među varijablama