Ang pag-unawa sa mga antas ng pagsukat ng istatistika ay kritikal para sa epektibong pangongolekta, pagsusuri, at interpretasyon ng data. Ang antas ng katumpakan kung saan ang mga variable ay sinusukat at, dahil dito, ang uri ng istatistikal na pagsusuri na maaaring isagawa, ay tinutukoy ng mga antas na ito: nominal, ordinal, interval, at ratio. Sa artikulo sa blog na ito, titingnan natin ang bawat antas ng pagsukat, susuriin ang mga aplikasyon nito, at ilalarawan kung paano nakakaapekto ang mga ito sa mga insight sa data.
Panimula sa Mga Antas ng Pagsukat
Ang mga antas ng pagsukat ay tumutukoy sa katumpakan kung saan binibilang at inuuri ang mga variable ng data, na nakakaimpluwensya sa katangian ng matematika ng mga halagang itinalaga sa mga variable. Halimbawa, kapag pinag-aaralan ang mga pattern ng paggasta ng mga residente ng Berlin, maaaring mangalap ng impormasyon ang mga mananaliksik sa mga salik tulad ng kita, eksaktong lokasyon, edad, at paggasta. Ang antas ng katumpakan kung saan masusukat ang mga variable na ito ay nag-iiba-iba sa bawat tao, na nakakaapekto sa uri at lalim ng istatistikal na pagsusuri na maaaring isagawa.
1. Nominal na Antas ng Pagsukat
Kahulugan at Mga Katangian:
Ang nominal na antas ng pagsukat ay ang pinakapangunahing uri ng pagsukat, kung saan maaaring mauri ang data nang hindi nagtatalaga ng quantitative value. Walang intrinsic na ranggo o kaayusan sa antas na ito; ito ay ginagamit lamang para sa pag-label ng mga variable. Pangunahing husay ang mga variable na sinusukat sa nominal na antas, na may mga mode at proporsyon na nagsisilbing pangunahing istatistikal na sukatan.
Mga Halimbawa ng Nominal na Data:
-
Mga uri ng alagang hayop (aso, pusa, ibon)
-
Kulay ng buhok (blonde, kayumanggi, kulay abo)
-
Marital status (single, married, divorced)
Ang nominal na pagsukat ay nagbibigay ng higit na diin sa kung ang mga kategorya ay naiiba sa isa't isa kaysa sa kung magkano. Ito ay nagpapahiwatig na ang pagbibilang at pagpapangkat ay ang tanging mathematical operations na posible. Halimbawa, maaaring malaman ng mga mananaliksik kung ilang tao ang nabibilang sa bawat kategorya o kung anong proporsyon ng kabuuang kinakatawan ng bawat kategorya.
2. Ordinal na Antas ng Pagsukat
Kahulugan at Mga Katangian:
Ang ordinal na data ay nagpapakilala ng isang ranggo o pagkakasunud-sunod sa mga kategorya, na binubuo sa nominal na data. Bagama't may katuturan ang mga halaga sa pagkakasunud-sunod, maaaring hindi palaging may pare-pareho ang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga halaga. Ang antas ng pagsukat na ito ay karaniwan sa mga survey o poll na nagpapahintulot sa mga tugon na mai-rank.
Mga Halimbawa ng Ordinal na Data:
-
Mga antas ng kita (mababa, katamtaman, mataas)
-
Antas ng edukasyon (high school, master's degree, doctorate)
-
Mga rating ng kasiyahan (satisfied, neutral, dissatisfied)
Kung ikukumpara sa nominal na data, pinapadali ng ordinal data ang mas malalim na pagsusuri at pinapahusay ang kapasidad para sa paggawa ng mga paghahambing sa kabuuan nito. Maaaring matukoy ng mga mananaliksik ang mga median o bumuo ng mga percentile rank, ngunit hindi naaangkop ang mga mean na halaga dahil sa hindi pare-parehong agwat sa pagitan ng mga grupo.
3. Interval Level ng Pagsukat
Kahulugan at Mga Katangian:
Sa pamamagitan ng pagkakaroon ng pantay na pagitan sa pagitan ng mga punto ng pagsukat at mga halaga bilang karagdagan sa isang makabuluhang pagkakasunud-sunod, ang data ng agwat ay higit pa sa ordinal na data. Dahil ang antas na ito ay walang tunay na zero point, ang mga ratio ng magnitude ay hindi makatwiran kahit na ang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga halaga ay maaaring kalkulahin. Mga pagsusukat sa pagitan ay karaniwan sa mga field na nangangailangan ng mga tumpak na quantification, gaya ng temperatura at petsa.
Mga Halimbawa ng Interval Data:
-
Temperatura sa Fahrenheit (kung saan ang 0 ay hindi nagpapahiwatig ng walang temperatura)
-
Mga petsa sa mga taon (2000, 2001, 2002, atbp.)
-
Mga marka ng IQ
Ang mga mananaliksik ay maaaring gumamit ng mas malawak na iba't ibang mga istatistikal na pamamaraan na may data ng pagitan, tulad ng pagdaragdag at pagbabawas ng mga item (upang makakuha ng mga average na marka, halimbawa). Gayunpaman, dahil sa kakulangan ng absolute zero, ang mga operasyong kinasasangkutan ng multiplikasyon o paghahati (gaya ng mga computing ratios) ay hindi wasto.
4. Antas ng Ratio ng Pagsukat
Kahulugan at Mga Katangian:
Ang pinaka-advanced at sopistikadong antas ng pagsukat ay kinakatawan ng data ng ratio, na may ganap na zero point, pantay na pagitan, at isang makabuluhang pagkakasunud-sunod. Ginagawa nitong posible na maisagawa ang lahat ng mga pagpapatakbo ng matematika, kabilang ang mga makabuluhang pahayag tungkol sa mga ratio.
Mga Halimbawa ng Data ng Ratio:
-
Timbang (hal., kilo, libra)
-
Distansya (hal., metro, milya)
-
Oras na ginugol sa isang gawain (hal., oras)
Sinusuportahan ng data ng ratio ang lahat ng istatistikal na sukat, kabilang ang geometric mean at koepisyent ng variation, na ginagawa itong angkop para sa malawak na spectrum ng mga siyentipikong pagsusuri.
Kahalagahan ng Mga Antas ng Pagsukat
Ang antas ng pagsukat ay nakakaimpluwensya sa mga istatistikal na diskarte na maaaring gamitin at may malaking epekto sa mga insight na nakuha mula sa data. Ang pagpaplano ay kritikal sa anumang disenyo ng pananaliksik dahil pinapayagan nito ang isa na magsagawa ng wasto at maaasahang pagsusuri sa pamamagitan ng pagpili ng tamang antas ng pagsukat para sa bawat variable.
Ang apat na antas ng pagsukat—nominal, ordinal, interval, at ratio—ay nagbibigay ng iba't ibang antas ng katumpakan at mga uri ng data. Para sa mga kasangkot sa pagkolekta, pagsusuri, o pagbibigay-kahulugan sa istatistikal na data, mahalagang maunawaan ang mga antas na ito. Sa pamamagitan ng pagpili ng tamang antas para sa bawat variable, matitiyak ng mga mananaliksik na ang kanilang mga istatistikal na pagsusulit at ang mga konklusyong nakuha mula sa mga ito ay parehong tumpak at makabuluhan, na nagbibigay ng daan para sa matatag at insightful na mga resulta ng pananaliksik.
