# data[].attributes.body
Milli meðaltals og 1.st fráviks falla 34,13% gilda
-||- og 2.st fráviks falla 47,72% gilda
-||- 3. st 49,87% gilda
og...
Innan 1.st fráviks frá meðaltali falla 68,26% gilda
-||- 2.st. falla 95,44% gilda
-||- 3.st frávika falla 99,74% gilda

# data[].attributes.body
Breytur: notaðar til að tákna eiginleika einstaklings eða hópa sem fela í sér breytileika eða aðgreina einn frá öðrum: kynferði, stjórnmálaskoðun, Einkunn, Breytur/kvarða

Jákvætt skekkt dreifing: Eru með fleiri gildi á lægri stiga dreifingar(/hærri enda dreifingar). flest gildi UNDIR meðaltali og meðtalið HÆRRA en miðgildi.
..-´´-.......(lýsandi punkta mynd heheh- halinn til hægri)
Neikvætt Skekkt dreifing: Fleiri gildi á hærri stiga dreifingar, flest gildi YFIR meðaltali og meðtalið LÆGRA en miðgildi - T.D. fleiri með lágar einkunnir/lág laun

FRUMBREYTA independent (women) sú breyta sem hefur áhrif á fylgibreytur
t.d. sjálfstæð kona (frumbreyta) sem hefur áhrif á umhverfi sitt
Fylgirbeyta (e. dependant variable - háð breyta) verður fyrir áhrifum.
athuga fylgni (e. correlation) skoðum hvort fylgibreyturnar fylgi gildum frumbreytunnar og að hve miklu leyti -
Dæmi: tekjur og skólaganga
athugum hvort skólaganga (frumbr.) hafi áhrif á laun og hvort tekjur fylgi gildum skólagöngu=

# data[].attributes.body
Stöðluð normladreifing (e. standardized normal distribution)
skekkja (e. skewness)

Auka hugtök:
Dreifirit (e.histogram)

# data[].attributes.headline
Fann þetta á Google vini mínum. Gæti kanksi útskýrt málið fyrir einhverjum :) 

# data[].attributes.subject
Fann þetta á Google vini mínum. Gæti kanksi útskýrt málið fyrir einhverjum :) 

# data[].attributes.headline
Kennsluviðmið- Að námskeiði loknu skal nemandi: 

# data[].attributes.subject
Kennsluviðmið- Að námskeiði loknu skal nemandi: 

# data[].attributes.body
Geta lýst og borið saman mismunandi aðferðir við að safna upplýsingum er lúta að færni og þátttöku

geta gert grein fyrir ólíkum gerðum matstækja og tilgangi þeirra,

vera fær um að ígrunda og ræða helstu hugtök og aðferðir við þróun, stöðlun og notkun matstækja af ólíkum toga

geta túlkað niðurstöður matstækja út frá mælifræðilegum eiginleikum þeirra,

geta gert grein fyrir mismunandi aðferðum við íslenska þýðingu og staðfærslu matstækja

geta á gagnrýninn hátt metið eiginleika og gæði mismunandi matsaðferða og matstækja

geta rætt fagleg og siðfræðileg atriði er lúta að mati og meðferð matsniðurstaðna.

# data[].attributes.body
Nafnbreytur (nominal scale): notaðar til að flokka tilteikin einkenni einstakl. eða fyrirbæra, þurfa vera laus við tilvísun til stærðar eða stefnu: Kynferði, trúarskoðun, hjúskaparstaða, já og nei svör
Raðbreytur: notaðar til að raða einkennum - a þarf að vera "minna" eða stærra" en b en óþarfi að vita fjarlægðina á milli: menntun, röð í kapphlauði, svör á spurningarlista eða annað í þeim dúr.
Jafnbilabreytur :notaðar til að raða einkennum og vitað er fjarlægðin milli allra hliðstæðra gilda - þar að auki er fjarlægðin jöfn. Ath ekki fastur núllpunktur endilega: hitastig á celsius kvarða, fæðingarár
Hlutfallsbreytur: -||- fjarlægðin milli allra hliðstæðra gilda er jöfn og lægsta gildi kvarðans er núll. Dæmi: jotastig á Kelvín kvarða, hæð, þyngd, einkunn, fjarlægð milli staða, fjöldi seldra eininga.

# data[].attributes.headline
Próf er lagt fyrir væntanlega háskólanema til að skera úr um hvort þeir muni standa sig í háskólanámi. Hvaða tegund réttmætis þarf hér að huga sérstaklega að?Veldu eitt: a. Aðgreiniréttmæti (e. discriminant validity) b. Félagslegu réttmæti (e. social validity) c. Forspárréttmæti (e. predictive validity) d. Viðmiðsbundu réttmæti (e. criterion-related validity)

# data[].attributes.subject
Próf er lagt fyrir væntanlega háskólanema til að skera úr um hvort þeir muni standa sig í háskólanámi. Hvaða tegund réttmætis þarf hér að huga sérstaklega að?Veldu eitt: a. Aðgreiniréttmæti (e. discriminant validity) b. Félagslegu réttmæti (e. social validity) c. Forspárréttmæti (e. predictive validity) d. Viðmiðsbundu réttmæti (e. criterion-related validity)

# data[].attributes.body
Forspár spáir fyrir um frammistöðu eða hegðun seinna meir - eins og aðgöngurpróf fyrir háskólapróf – taka ekki endilega upp þekkingu heldur frekar um getu.-> það á að taka á uppsafnaðir getu en ekki ákv. Þekkingu.

# data[].attributes.body
Áreiðinleiki (e. reliability)  ->
Mælingin er áreiðanleg er hún hefur t.d. alltaf sömu skekkju en hún er þó ekki endilega réttmæt.