Pochopení úrovní statistického měření je zásadní pro efektivní sběr, analýzu a interpretaci dat. Stupeň přesnosti, s nímž jsou proměnné měřeny, a následně druh statistické analýzy, kterou lze provést, jsou určeny těmito úrovněmi: nominální, ordinální, intervalová a poměrová. V tomto článku na blogu se podíváme na jednotlivé úrovně měření, vyhodnotíme jejich aplikace a popíšeme, jak ovlivňují statistiky dat.
Úvod do úrovní měření
Úrovně měření se týkají přesnosti, s jakou jsou datové proměnné kvantifikovány a klasifikovány, což ovlivňuje matematickou povahu hodnot přiřazených proměnným. Například při studiu vzorců výdajů obyvatel Berlína mohou výzkumníci shromažďovat informace o faktorech, jako je příjem, přesné umístění, věk a výdaje. Stupeň přesnosti, s nímž lze tyto proměnné kvantifikovat, se u jednotlivých osob liší, což ovlivňuje typ a hloubku statistické analýzy, kterou lze provést.
1. Nominální úroveň měření
Definice a vlastnosti:
Úroveň měření nominal je nejzákladnějším typem měření, ve kterém lze klasifikovat data bez přiřazení kvantitativní hodnoty. Na této úrovni neexistuje žádné vnitřní pořadí nebo pořadí; používá se pouze pro označování proměnných. Proměnné měřené na nominální úrovni jsou primárně kvalitativní, přičemž mody a podíly slouží jako primární statistické metriky.
Příklady nominálních dat:
-
Druhy domácích mazlíčků (pes, kočka, pták)
-
Barva vlasů (blond, hnědá, šedá)
-
Rodinný stav (svobodný, ženatý, rozvedený)
Nominální měření klade větší důraz na to, zda se kategorie od sebe liší či nikoli, než na to, jak moc. To znamená, že počítání a seskupování jsou jediné možné matematické operace. Výzkumníci by například mohli zjistit, kolik lidí spadá do každé kategorie nebo jaký podíl z celkového počtu každá kategorie představuje.
2. Ordinal Level of Measurement
Definice a vlastnosti:
Pořadová data zavádějí pořadí nebo pořadí mezi kategoriemi na základě nominálních dat. Přestože hodnoty dávají smysl v pořadí, nemusí vždy existovat konzistentnost v nesrovnalostech mezi hodnotami. Tento stupeň měření je běžný v průzkumech nebo anketách, které umožňují seřadit odpovědi.
Příklady řadových dat:
-
Úroveň příjmů (nízká, střední, vysoká)
-
Úroveň vzdělání (střední, magisterské, doktorské)
-
Hodnocení spokojenosti (spokojený, neutrální, nespokojený)
Ve srovnání s nominálními daty umožňují ordinální data hlubší analýzu a zlepšují kapacitu pro jejich srovnání. Výzkumníci mohou určit mediány nebo vytvořit percentilové pořadí, ale průměrné hodnoty nejsou vhodné kvůli nekonzistentním intervalům mezi skupinami.
3. Intervalová úroveň měření
Definice a vlastnosti:
Tím, že jsou kromě smysluplného pořadí stejné intervaly mezi body měření a hodnotami, data intervalů přesahují ordinální data. Protože tato úroveň postrádá skutečný nulový bod, jsou poměry velikostí nelogické, i když lze vypočítat rozdíly mezi hodnotami. Intervalová měření jsou běžná v oblastech vyžadujících přesné kvantifikace, jako je teplota a datum.
Příklady intervalových dat:
-
Teplota ve stupních Fahrenheita (kde 0 neznamená žádnou teplotu)
-
Data v letech (2000, 2001, 2002 atd.)
-
IQ skóre
Výzkumníci mohou používat větší škálu statistických metod s intervalovými daty, jako je sčítání a odečítání položek (například pro získání středního skóre). Kvůli absenci absolutní nuly jsou však operace zahrnující násobení nebo dělení (jako jsou výpočetní poměry) neplatné.
4. Poměrová úroveň měření
Definice a vlastnosti:
Nejpokročilejší a nejsofistikovanější úroveň měření představují poměrová data, která mají absolutní nulu, stejné intervaly a smysluplné pořadí. To umožňuje provádět všechny matematické operace, včetně smysluplných výroků o poměrech.
Příklady poměrových dat:
-
Hmotnost (např. kilogramy, libry)
-
Vzdálenost (např. metry, míle)
-
Čas strávený na úkolu (např. hodiny)
Poměrová data podporují všechna statistická měření, včetně geometrického průměru a variačního koeficientu, takže jsou vhodné pro široké spektrum vědeckých analýz.
Význam úrovní měření
Úroveň měření ovlivňuje statistické přístupy, které lze použít, a má podstatný dopad na poznatky získané z dat. Plánování je zásadní pro jakýkoli návrh výzkumu, protože umožňuje provádět validní a spolehlivou analýzu výběrem správné úrovně měření pro každou proměnnou.
Čtyři úrovně měření – nominální, ordinální, intervalová a poměrová – poskytují různé stupně přesnosti a typy dat. Pro ty, kteří se podílejí na shromažďování, vyhodnocování nebo interpretaci statistických dat, je nezbytné těmto úrovním porozumět. Výběrem správné úrovně pro každou proměnnou mohou výzkumníci zajistit, že jejich statistické testy a závěry z nich vyvozené jsou přesné a smysluplné, což připravuje cestu k robustním a pronikavým výsledkům výzkumu.
