Разуменне статыстычных узроўняў вымярэнняў мае вырашальнае значэнне для эфектыўнага збору, аналізу і інтэрпрэтацыі даных. Ступень дакладнасці, з якой вымяраюцца зменныя, і, такім чынам, тып статыстычнага аналізу, які можа быць праведзены, вызначаюцца гэтымі ўзроўнямі: намінальным, парадкавым, інтэрвальным і каэфіцыентам. У гэтым артыкуле ў блогу мы разгледзім кожны ўзровень вымярэння, ацэнім яго прымяненне і апішам, як яны ўплываюць на аналіз даных.
Уводзіны ва ўзроўні вымярэння
Узроўні вымярэння адносяцца да дакладнасці, з якой зменныя даных колькасна вымяраюцца і класіфікуюцца, што ўплывае на матэматычны характар значэнняў, якія прысвойваюцца зменным. Напрыклад, пры вывучэнні мадэляў выдаткаў жыхароў Берліна даследчыкі могуць збіраць інфармацыю аб такіх фактарах, як даход, дакладнае месцазнаходжанне, узрост і выдаткі. Ступень дакладнасці, з якой гэтыя зменныя могуць быць колькасна ацэненыя, вар'іруецца ад чалавека да чалавека, што ўплывае на тып і глыбіню статыстычнага аналізу, які можна правесці.
1. Намінальны ўзровень вымярэння
Вызначэнне і характарыстыкі:
Намінальны узровень вымярэння - гэта самы асноўны тып вымярэння, у якім даныя можна класіфікаваць без прысваення колькаснага значэння. Для гэтага ўзроўню няма ўнутранага ранжыравання або парадку; ён выкарыстоўваецца толькі для маркіроўкі зменных. Зменныя, якія вымяраюцца на намінальным узроўні, з'яўляюцца ў асноўным якаснымі, а рэжымы і прапорцыі служаць асноўнымі статыстычнымі паказчыкамі.
Прыклады намінальных даных:
-
Віды хатніх жывёл (сабака, кошка, птушка)
-
Колер валасоў (русыя, каштанавыя, сівыя)
-
Сямейнае становішча (незамужні, жанаты, разведзены)
Намінальнае вымярэнне робіць большы акцэнт на тым, ці адрозніваюцца катэгорыі адна ад адной, чым на тым, наколькі моцна. Гэта азначае, што падлік і групоўка - адзіныя магчымыя матэматычныя аперацыі. Напрыклад, даследчыкі маглі б высветліць, колькі людзей трапляе ў кожную катэгорыю або якую долю ад агульнай колькасці складае кожная катэгорыя.
2. Парадкавы ўзровень вымярэння
Вызначэнне і характарыстыкі:
Парадкавыя даныя ўводзяць ранжыраванне або парадак сярод катэгорый на аснове намінальных даных. Нягледзячы на тое, што значэнні маюць сэнс у парадку, не заўсёды можа быць паслядоўнасць у разыходжаннях паміж значэннямі. Гэтая ступень вымярэння часта сустракаецца ў апытаннях або апытаннях, якія дазваляюць ранжыраваць адказы.
Прыклады парадкавых даных:
-
Узровень даходу (нізкі, сярэдні, высокі)
-
Узровень адукацыі (сярэдняя школа, ступень магістра, доктарская ступень)
-
Ацэнкі задаволенасці (задаволены, нейтральны, незадаволены)
У параўнанні з намінальнымі данымі парадкавыя даныя палягчаюць больш глыбокі аналіз і паляпшаюць магчымасць іх параўнання. Даследчыкі могуць вызначыць медыяны або пабудаваць працэнтныя рангі, але сярэднія значэнні не падыходзяць з-за супярэчлівых інтэрвалаў паміж групамі.
3. Інтэрвальны ўзровень вымярэння
Вызначэнне і характарыстыкі:
Маючы роўныя інтэрвалы паміж кропкамі вымярэнняў і значэннямі ў дадатак да значнага парадку, інтэрвальныя даныя выходзяць за межы парадкавых даных. Паколькі на гэтым узроўні адсутнічае сапраўдная нулявая кропка, суадносіны велічынь нелагічныя, нават калі адрозненні паміж значэннямі можна вылічыць. Інтэрвальныя вымярэнні з'яўляюцца звычайнай з'явай у галінах, якія патрабуюць дакладных колькасных вымярэнняў, такіх як тэмпература і дата.
Прыклады інтэрвальных даных:
-
Тэмпература па Фарэнгейту (дзе 0 не азначае адсутнасці тэмпературы)
-
Даты ў гадах (2000, 2001, 2002 і г.д.)
-
Паказчыкі IQ
Даследчыкі могуць выкарыстоўваць больш разнастайных статыстычных метадаў з інтэрвальнымі дадзенымі, такіх як складанне і адніманне элементаў (напрыклад, для атрымання сярэдніх балаў). Аднак з-за адсутнасці абсалютнага нуля аперацыі з множаннем або дзяленнем (напрыклад, вылічэнне каэфіцыентаў) недапушчальныя.
4. Каэфіцыент Узровень вымярэння
Вызначэнне і характарыстыкі:
Самы прасунуты і дасканалы ўзровень вымярэння прадстаўлены данымі суадносін, якія маюць абсалютны нуль, роўныя інтэрвалы і значны парадак. Гэта дазваляе выконваць усе матэматычныя аперацыі, у тым ліку значныя выказванні аб суадносінах.
Прыклады даных суадносін:
-
Вага (напрыклад, кілаграмы, фунты)
-
Адлегласць (напрыклад, метры, мілі)
-
Час, затрачаны на выкананне задачы (напрыклад, гадзіны)
Даныя суадносін падтрымліваюць усе статыстычныя меры, уключаючы сярэдняе геаметрычнае значэнне і каэфіцыент варыяцыі, што робіць іх прыдатнымі для шырокага спектру навуковых аналізаў.
Важнасць узроўняў вымярэння
Узровень вымярэння ўплывае на статыстычныя падыходы, якія можна выкарыстоўваць, і аказвае істотны ўплыў на разуменне, атрыманае з даных. Планаванне мае вырашальнае значэнне для любога дызайну даследавання, паколькі яно дазваляе праводзіць сапраўдны і надзейны аналіз, выбіраючы правільны ўзровень вымярэння для кожнай зменнай.
Чатыры ўзроўні вымярэння — намінальны, парадкавы, інтэрвальны і каэфіцыент — забяспечваюць розныя ступені дакладнасці і тыпы даных. Для тых, хто ўдзельнічае ў зборы, ацэнцы або інтэрпрэтацыі статыстычных даных, вельмі важна разумець гэтыя ўзроўні. Выбраўшы правільны ўзровень для кожнай зменнай, даследчыкі могуць гарантаваць, што іх статыстычныя тэсты і высновы, зробленыя з іх, будуць дакладнымі і значнымі, што адкрывае шлях для надзейных і праніклівых вынікаў даследаванняў.
