Odpovědi 1. Teoreticky budou proměnnými (tj. budou ve vymezené skupině nabývat alespoň 2 hodnot). Pokud však některé z nich budeme kódovat hrubě (např. lateralita P n. L), může se stát, že budou ve vymezené skupině konstantami. Podobně lze uvažovat o povolání či členství v politické straně. 2. d e i l m, často i n. U k záleží na tom, zda se ptáme na to, členem které strany člověk je (nom), či zda je členem nějaké, jakékoli strany, či ne (ord). 3. h 4. c j (kdybychom b operacionalizovali jako počet známých slov, pak i b) 5. a b f g (v závislosti na operacionalizaci někdy i n, viz. dotazník „na zkoušku“) 6. ano 7. poměrová 8. poměrové 9. ano, poměrová 10. id[Stanislav1] gr_level group[Stanislav2] pretest posttest 1 1 1 60 107 ... 5 1 1 115 122 31 1 2 60 90 ... 35 1 2 120 121 6 2 1 65 118 ... 10 2 1 110 122 36 2 2 80 99 ... 40 2 2 120 123 ... 11.1 Proměnné jsou všechny charakteristiky kromě oblíbené zmrzliny. Oblíbená zmrzlina je na této populaci konstantní, nazveme ji tedy konstantou. Ano, je to trochu překvapivé, ale je možné, že v dané oblasti je nějaký fenomenální lokální výrobce vanilkové zmrzliny. Proměnná musí ve vymezené populaci nabývat alespoň dvou hodnot. Velmi důležité je zde to „ve vymezené populaci“. Oblíbená zmrzlina by tedy v jiné populaci (lokaci, věku...) velmi pravděpodobně byla také proměnnou! 11.2 Smysl má samozřejmě pouze otázka a). Barvu očí je možné měřit pouze na nominální škále. U ordinální škály by mělo smysl klást si otázky a) i b), u intervalové přibude c) a u poměrové by měly smysl všechny otázky. (Zde lze namítnout, že by bylo možné měřit barvu pomocí jí odpovídající vlnové délky světla. V tom případě by se mohlo jednat až o škálu poměrovou. V psychologické praxi se však s tímto měřením pravděpodobně nesetkáme. Navíc hnědá je nespektrální barva, nemá tedy příslušnou vlnovou délku.) 11.3 Věk budeme měřit na poměrové škále. Věk dvou dětí je možno porovnávat, je možné zjišťovat rozdíl v jejich věku a dokonce je možné se ptát, kolikrát je jedno starší než druhé. (Škály, u kterých se lze ptát na velikost rozdílu mezi hodnotami, nazýváme metrické. Patří mezi ně intervalové a poměrové, rozlišit je můžeme právě pomocí otázek typu „kolikrát...“) 11.4 Známku z chování – na ordinální škále ji měřit můžeme (neboť lze porovnat, která známka je vyšší a která nižší), avšak na intervalové už ne (rozdíl mezi známkou 1 a 2 může být naprosto odlišný od rozdílu mezi známkami 2 a 3, zvláště pak u chování). 11.5 Váhu budeme měřit na poměrové škále. Měřit ji na ordinální škále je také možné – změnu na nižší úroveň měření lze provést. 11.6 Lateralita. Dichotomická (= alternativní) znamená, že nabývá ve vymezené populaci pouze dvou hodnot. Na nominální škále měříme ještě vesnici a barvu očí – ta by hypoteticky mohla být také dichotomickou, avšak je velice pravděpodobné, že v uvažované populaci (která je širší než náš desetičlenný vzorek) se nachází i další barvy očí. Tedy barva očí může nabývat i další hodnoty, a proto není dichotomickou. 11.7 Vesnice a barva očí. Polytomická proměnná znamená, že nabývá více než dvou hodnot ve vymezené populaci, jde tedy o protiklad k dichotomické proměnné. 11.8 Spojitá je pouze váha, neboť není omezena jen na některé dovolené hodnoty, ale může nabývat libovolného čísla v určitém intervalu. Spojitý by mohl být i věk, mezi změřenými hodnotami však nejsou žádná desetinná čísla – byl tedy zaokrouhlen, omezen jen na celá čísla. Proto zde je proměnnou diskrétní (stejně jako všechny zbývající proměnné). (Lze namítnout, že i možné hodnoty váhy jsou omezeny na zlomky jednotek na váze, na které byly děti váženy - tedy na množinu diskrétních hodnot. Takto přesní však nejsme, k výroku „je spojitá“ obvykle postačí a) možnost výskytu libovolných desetinných míst, b) dostatek různých hodnot v získaných datech.) 11.9 Datová matice obsahuje v každém řádku údaje týkající se jednoho objektu a v každém sloupci obsahuje data pro jednu proměnnou. Za datovou matici ji tedy považovat můžeme. Dalšími úpravami by mohlo být vynechání sloupce s oblíbenou zmrzlinou (který zde není proměnnou) a kódování nečíselných hodnot pomocí čísel, jak je častým zvykem. (Tedy například místo modré barvy očí psát 1 a místo hnědé psát 2. Samozřejmě, v tom případě je nezbytné si poznamenat, co které číslo znamená!) 12.1 cislo[Standa Je3] pohlav[Standa Je4] i auto tele[Standa Je5] dige 1 1 1 0 1 2 2 1 9 0 3 1 0 1 9 4 1 1 1 0 5 2 0 1 1 6 2 1 1 1 12.2 cislo pohlavi zarizeni[Standa Je6] 1 1 1 2 1 2 3 1 99 4 2 99 5 2 2 6 2 3 12.3 b f h j l 12.4 a f h 12.5 a f h l 16.1 cislo pohla[Honza7] vi shlednut[Honza8] minpokuta maxpokuta 1 1 0 5000 5000 1 1 1 5000 5000 2 1 0 -9[SJ9] -9 2 1 1 1000 -9 3 2 0 500 1500 3 2 1 500 1500 alternativně (vhodné napři pro párové testy v SPSS, Statistica) cislo pohla[Honza10] vi minpokpre minpokpo maxpokpre maxpokpo 1 1 5000 5000 5000 5000 2 1 -9 1000 -9 -9 3 2 500 500 1500 1500 Tento úkol již není tak triviální jako předchozí, protože zahrnuje opakované měření a navíc otevřené otázky, na něž různí respondenti odpovídají různě. Je tedy nutné se nad kódování zamyslet, aby bylo zachováno co největší množství informace. Je otázka, jak správně definovat a kódovat poslední proměnnou, protože jsme díky ne zcela vhodnému zadání získali rozporné odpovědi – jeden respondent uvedl jednoznačnou výši pokuty, druhý vymezil spodní hranici pokuty a třetí vymezil její spodní i horní hranici. Pokud bychom chtěli zachovat co nejvíce platných hodnot, pak by asi bylo nejlepším řešení zakódovat odpovědi do více proměnných – dolní mez (minpok), horní mez (maxpok). Problém tohoto řešení je však ten, že nevíme, co přesně myslel svou odpovědí první respondent – zda minimální výši pokuty (jak v tabulce předpokládáme), nebo její průměrnou výši, nebo ještě něco jiného. Jestliže bychom tedy chtěli být precizní, bylo by lepší chápat jeho odpovědi jako chybějící (i když jako jediný odpověděl tak, jak jsme pravděpodobně předpokládali – tedy uvedením jednoho konkrétního čísla). Poučení: při formulaci otázek v dotaznících je třeba být nanejvýš opatrný a přesný, protože jinak si nemůžeme být jisti, jak si je respondenti vyloží a na co vlastně odpovídají. Takto získaná data mohou být bezcenná, nebo nás přinejmenším připravit o informace od řady cenných respondentů. 16.2 d e g 16.3 b f h l j 19. poměrová 20. intervalová (porovnáváme dva intervaly pětibodový a šestibodový a jejich srovnání je podmíněno existencí jednotky, což je vlastností intervalové škály). Na poměrové škále bychom toto srovnání mohli učinit v jediné situaci, a to tehdy, kdyby výchozí hodnota Petra i Pavla v prvním měření byla stejná. 21. ano (nelze mít částečné partnery, snad jen s výjimkou Hannibala Lectera), poměrová ________________________________ [Stanislav1]=“student“ [Stanislav2]1=experimentální; 2=kontrolní [Standa Je3]dotazníky očíslované zleva doprava a dolů [Standa Je4]1 – muž, 2 - žena [Standa Je5]1 zaškrtnuto, 0 nezaškrtnuto, 9 špatná odpověď [Standa Je6]1=auto, 2=tele, 3=dige, 99 -špatná [Honza7]1 – muž 2 - žena [Honza8]0 – před filmem 1 – po filmu [SJ9]Je-li přípustné široké rozpětí hodnot, volíme někdy negativní kódy pro chybějící nebo špatné odpovědi. [Honza10]1 – muž 2 - žena