La comprensió dels nivells de mesura estadístic és fonamental per a la recollida, l'anàlisi i la interpretació de dades eficaç. El grau de precisió amb què es mesuren les variables i, en conseqüència, el tipus d'anàlisi estadística que es pot dur a terme, estan determinats per aquests nivells: nominal, ordinal, d'interval i raó. En aquest article del blog, veurem cada nivell de mesura, avaluarem les seves aplicacions i descriurem com afecten la informació de les dades.
Introducció als nivells de mesura
Els nivells de mesura es refereixen a la precisió amb què es quantifiquen i classifiquen les variables de dades, la qual cosa influeix en la naturalesa matemàtica dels valors assignats a les variables. Per exemple, quan estudien els patrons de despesa dels residents de Berlín, els investigadors poden recopilar informació sobre factors com els ingressos, la ubicació precisa, l'edat i la despesa. El grau de precisió amb què es poden quantificar aquestes variables varia d'una persona a una altra, la qual cosa afecta el tipus i la profunditat de l'anàlisi estadística que es pot dur a terme.
1. Nivell nominal de mesura
Definició i característiques:
El nivell de mesura nominal és el tipus de mesura més bàsic, en el qual les dades es poden classificar sense assignar un valor quantitatiu. No hi ha cap rànquing o ordre intrínsec a aquest nivell; només s'utilitza per etiquetar variables. Les variables mesurades a nivell nominal són principalment qualitatives, amb modes i proporcions que serveixen com a mètriques estadístiques principals.
Exemples de dades nominals:
-
Tipus d'animals de companyia (gos, gat, ocell)
-
Color de cabell (ros, marró, gris)
-
Estat civil (solter, casat, divorciat)
La mesura nominal posa més èmfasi en si les categories difereixen o no entre si que en quant. Això implica que comptar i agrupar són les úniques operacions matemàtiques possibles. Per exemple, els investigadors podrien esbrinar quantes persones pertanyen a cada categoria o quina proporció del total representa cada categoria.
2. Nivell ordinal de mesura
Definició i característiques:
Les dades ordinals introdueixen una classificació o ordre entre les categories, basant-se en dades nominals. Tot i que els valors tenen sentit en ordre, pot ser que no sempre hi hagi coherència en les discrepàncies entre els valors. Aquest grau de mesura és habitual en enquestes o enquestes que permeten classificar les respostes.
Exemples de dades ordinals:
-
Nivells d'ingressos (baix, mitjà, alt)
-
Nivell educatiu (batxillerat, màster, doctorat)
-
Valoracions de satisfacció (satisfet, neutral, insatisfet)
En comparació amb les dades nominals, dades ordinals facilita una anàlisi més profunda i millora la capacitat de fer comparacions entre elles. Els investigadors poden determinar les mitjanes o construir rangs percentils, però els valors mitjans no són adequats a causa dels intervals inconsistents entre els grups.
3. Interval Nivell de mesura
Definició i característiques:
En tenir intervals iguals entre els punts de mesura i els valors, a més d'un ordre significatiu, les dades d'interval van més enllà de les dades ordinals. Com que aquest nivell no té un veritable punt zero, les proporcions de magnituds són il·lògiques tot i que es poden calcular les disparitats entre els valors. Les mesures d'interval són habituals en camps que necessiten quantificacions precises, com ara la temperatura i la data.
Exemples de dades d'interval:
-
Temperatura en Fahrenheit (on 0 no implica cap temperatura)
-
Dates en anys (2000, 2001, 2002, etc.)
-
Puntuació de coeficient intel·lectual
Els investigadors poden utilitzar una major varietat de mètodes estadístics amb dades d'interval, com ara la suma i la resta d'ítems (per obtenir puntuacions mitjanes, per exemple). Tanmateix, a causa de la manca d'un zero absolut, les operacions que impliquen multiplicació o divisió (com ara el càlcul de proporcions) no són vàlides.
4. Ratio Nivell de Mesura
Definició i característiques:
El nivell de mesura més avançat i sofisticat està representat per dades de relació, que tenen un punt zero absolut, intervals iguals i un ordre significatiu. Això fa possible realitzar totes les operacions matemàtiques, incloses les declaracions significatives sobre les proporcions.
Exemples de dades de ràtio:
-
Pes (p. ex., quilograms, lliures)
-
Distància (p. ex., metres, milles)
-
Temps dedicat a una tasca (p. ex., hores)
Ratio data admet totes les mesures estadístiques, inclosa la mitjana geomètrica i el coeficient de variació, la qual cosa la fa adequada per a un ampli espectre d'anàlisis científiques.
Importància dels nivells de mesura
El nivell de mesura influeix en els enfocaments estadístics que es poden utilitzar i té un impacte substancial en els coneixements obtinguts a partir de les dades. La planificació és fonamental per a qualsevol disseny d'investigació, ja que permet realitzar anàlisis vàlides i fiables seleccionant el nivell de mesura correcte per a cada variable.
Els quatre nivells de mesura (nominal, ordinal, interval i relació) proporcionen diferents graus de precisió i tipus de dades. Per a aquells que participen en la recollida, l'avaluació o la interpretació de dades estadístiques, és essencial comprendre aquests nivells. En seleccionar el nivell correcte per a cada variable, els investigadors poden assegurar-se que les seves proves estadístiques i les conclusions extretes d'elles siguin precises i significatives, obrint el camí per a resultats de recerca sòlids i perspicaces.
