EKOLOGIE - doplňkový text

reprodukční  a  postreprodukční  lze  uspořádat  chronologicky);  speciálním  případem  jsou data binární 
(binary data

), u nichž lze rozlišit pouze dvě kategorie (např. nějaký znak je přítomen či chybí). 

Kvantitativní 

data  pořizujeme  obvykle  nějakým  měřením  a  jeho  výsledkem  je  soubor  číselných 

údajů.  Tyto  údaje  mohou  být  spojité  (continuous), tj. jednotlivé údaje mohou nabývat libovolných 
hodnot,  pouze s 

omezením  možností  použitých  měřících  přístrojů  (např.  délka  či  hmotnost  těla)  nebo 

nespojité (diskrétní, discrete), nabývající 

pouze určitých hodnot (jako např. počet potomků). 

Data  slouží  často  k tomu,  abychom  jejich  pomocí  vytvářeli  hypotézy  či  již  stanovené hypotézy 

testovali. K 

tomuto  účelu  je  zpravidla  nutno  data  vysvětlit  (interpretovat) a prvním krokem v procesu 

interpretace dat je obvykle jejich 

uspořádání.  Běžnou  formou  uspořádání  dat  je 

rozložení  četností 

(frequency distribution). 

To  je  počet  pozorování,  která  vykazují  určitou  hodnotu  (nebo  rozpětí  hodnot) 

daného údaje. Tak např. jsme pozorovali barvu jednoho sta květů hrachů a zjistili jsme, že 50 z nich bylo 

červených,  33  růžových  a  17  bílých.  Rozložení  četností  těchto  kvalitativních  a  neuspořádaných  dat 

můžeme znázornit tabulkou. 

Rozložení četností můžeme ale použít i u 

spojitých  numerických  dat.  Příkladem  může  být 

měření  20  jedinců  nějakého  druhu  ryby  v rybníce, kdy získané hodnoty (v cm) byly: 8,83; 9,25; 8,77; 
10,38; 9,31; 8,92; 10,22; 7,95; 9,74; 8,51; 9,66; 10,42; 10,35; 8,82; 9,45; 7,84; 11,24; 11,06; 9,84; 10,75.