محل تبلیغات شما

رسم نمودار هیستوگرام یک متغیر کمی بر اساس یک متغیر کیفی

در تعریف منوی توصیفی به آمار تحلیل اشاره شده  که این دسته از آمار در حقیقت به توصیف متغیر های نمونه ی تحقیق ما می پردازد و به صورت کاربردی آمار توصیفی در حقیقت خلاصه سازی داده ها در جداول و رسم نمودار های مناسب برای آن به تعریف می شود. اما گاه اتفاق می افتد که محققین عزیز نمودارهای متناسب با هر مقیاس اندازه گیری متغیر ها را برای پژوهش هایشان رسم نمی کنند.

به طور کلی اگر متغیر ها در سطح سنجش اسمی باشند نمودار مناسب برای توصیف ویژگی های نمونه، نمودار دایره ای یا pie chart است. اگر متغیر ها در سطح سنجش ترتیبی باشند نمودار مناسب برای توصیف ویژگی های نمونه، نمودار میله ای یا bar chart است و در نهایت اگر متغیر ها در سطح سنجش فاصله ای یا نسبی باشند نمودار مناسب برای توصیف ویژگی های نمونه، نمودار بافت نگار یا هیستوگرام یا Histogram chart است.

 

تعریف نمودار هیستوگرام : همانطور که بیان شد این نمودار مناسب داده های با مقیاس فاصله ای یا نسبی(scale) است یا اگر خلاصه تر بخواهیم بیان کنیم برای توصیف ویژگی های متغیر های کمی استفاده می شود. خوب همه عزیزان پیش از این با رسم نمودار بافت نگار برای متغیر های کمی و نحوه رسم آن آشنا شده اند و برای یاد آوری یکی از این نمودار ها در شکل زیر برای متغیر فرسودگی تحصیلی که یک متغیر کمی است آورده شده است.

در نمودار هیستوگرام بالا که برای متغیر کمی burnout یا فرسودگی تحصیلی رسم شده است میبینیم که پراکندگی نمرات این متغیر در بازه ای از صفر تا هفت رسم شده و فراوانی این نمرات بر روی محور عمودی این نمودار را تشکیل داده است. همچنین میانگین نمرات این متغیر ۳٫۷۲ گزارش شده و میزان انحراف معیار آن ۱٫۰۱۷

در واقع این نمودار هر سه شاخص گرایش به مرکز، پراکندگی و شکل توزیع را به نمایش گذاشته است. هم مقدار میانگین نمرات به عنوان شاخص اصلی گرایش به مرکز، هم شاخص انحراف معیار به عنوان مهمترین شاخص پراکندگی و در نهایت هم با رسم یک نمودار نرمال مشخص کرده که سهم قابل توجهی از نمرات این متغیر در زیر نمودار نرمال قرار گرفته است. یعنی به نوعی دو شاخص شکل توزیع چولگی و کشیدگی نمرات هم برای آن گزارش شده است. پس این نمودار یک نمودار موفق در خلاصه سازی ویژگی های داده های یک متغیر در قالب یک شکل است. این مهمترین وظیفه آماری توصیفی است.

 

یکی از نمودار های بسیار مفید در راستای توصیف داده های نمونه در بخش آمار توصیفی، رسم نمودار هیستوگرام یک متغیر کمی بر اساس یک متغیر کیفی است. یعنی محققین تلاش کنند که نمودار های متغیر های کمی را در ارتباط کامل با متغیر های کیفی پژوهش(اسمی و رتبه ای) در یک نمودار چند بخشی هیستوگرام مفید بررسی نمایند.

به عنوان مثال فرض نمایید می خواهیم نمودار هیستوگرام همان متغیر کمی فرسودگی تحصیلی را در گروه های مختلف یک متغیر کیفی اسمی مثل نحوه اسکان دانشجویان (همراه خانواده، خوابگاه، خانه دانشجویی) رسم نماییم و ببینیم که شاخص های تمایل به مرکز، پراکندگی و شکل توزیع برای متغیر فرسودگی تحصیلی در این سه بخش متغیر اسکان دانشجویان چگونه است.

 

 

چه زمانی نمی‌توان از هیستوگرام استفاده کرد؟
هیستوگرام‌ها روشی عالی برای شروع بررسی یک متغیر خاص در هر دسته هستند. با این حال وقتی می‌خواهیم توزیع‌های یک متغیر را در چند دسته از داده‌ها مقایسه کنیم، هیستوگرام‌ها با مانع خوانایی مواجه می‌شوند. برای نمونه اگر بخواهیم توزیع‌های زمان رسیدن پروازها را بین خطوط هوایی مختلف مقایسه کنیم، می‌توانیم از رویکردهای مختلفی استفاده کنیم. یکی از رویکردهای ممکن که البته چندان بهینه نیست، تجمیع هیستوگرام‌ همه ایرلاین‌ها روی یک نمودار واحد است.

توجه داشته باشید که محور y برای نشان دادن تعداد متفاوت پروازها بین خطوط هوایی مختلف نرمال‌سازی شده است. برای این کار آرگومان norm_hist = True به تابع sns.distplot ارسال می‌شود.

این نمودار چندان مفید نیست! همه ستون‌هایی که روی هم افتاده‌اند در مجموع باعث شده‌اند که امکان خواندن مقادیر و مقایسه بین خطوط هوایی وجود نداشته باشد. در ادامه برخی راه‌حل‌های رایج برای این مشکل را بررسی کرده‌ایم.

09357258425 
www.pajuha.ir
info@pajuha.ir

سفارش ترجمه تخصصي

رسم نمودار هیستوگرام یک متغیر کمی بر اساس یک متغیر کیفی

شاخص‌های معیار پراکندگی در تحلیل آماری با spss

آموزش کامل و تصویری آمار توصیفی در نرم افزار Spss

متغیر ,نمودار ,های ,یک ,رسم ,کمی ,یک متغیر ,این نمودار ,متغیر کمی ,متغیر های ,رسم نمودار ,برای توصیف ویژگی ,باشند نمودار مناسب ,خطوط هوایی مختلف ,برای متغیر فرسودگی

مشخصات

تبلیغات

محل تبلیغات شما

آخرین ارسال ها

برترین جستجو ها

آخرین جستجو ها