Comprendere i livelli di misurazione statistica è fondamentale per un’efficace raccolta, analisi e interpretazione dei dati. Il grado di precisione con cui le variabili vengono misurate e, di conseguenza, il tipo di analisi statistica che può essere effettuata, sono determinati da questi livelli: nominale, ordinale, intervallo e rapporto. In questo articolo del blog esamineremo ciascun livello di misurazione, ne valuteremo le applicazioni e descriveremo come influiscono sugli insight sui dati.
Introduzione ai livelli di misurazione
I livelli di misurazione si riferiscono all'accuratezza con cui le variabili dei dati vengono quantificate e classificate, che influenza la natura matematica dei valori assegnati alle variabili. Ad esempio, quando studiano i modelli di spesa dei residenti di Berlino, i ricercatori possono raccogliere informazioni su fattori come reddito, ubicazione precisa, età e spesa. Il grado di precisione con cui queste variabili possono essere quantificate varia da persona a persona, il che influenza il tipo e la profondità dell’analisi statistica che può essere condotta.
1. Livello di misurazione nominale
Definizione e caratteristiche:
Il livello di misurazione nominale è il tipo di misurazione più elementare, in cui i dati possono essere classificati senza assegnare un valore quantitativo. Non esiste una classifica o un ordine intrinseco a questo livello; viene utilizzato solo per etichettare le variabili. Le variabili misurate a livello nominale sono principalmente qualitative, con modalità e proporzioni che fungono da parametri statistici primari.
Esempi di dati nominali:
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Tipi di animali domestici (cani, gatti, uccelli)
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Colore dei capelli (biondo, castano, grigio)
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Stato civile (celibe, sposato, divorziato)
La misurazione nominale pone più enfasi sulla differenza tra le categorie o meno che su quanto. Ciò implica che il conteggio e il raggruppamento sono le uniche operazioni matematiche possibili. Ad esempio, i ricercatori potrebbero capire quante persone rientrano in ciascuna categoria o quale percentuale del totale rappresenta ciascuna categoria.
2. Livello ordinale di misurazione
Definizione e caratteristiche:
I dati ordinali introducono una classifica o un ordine tra le categorie, basandosi sui dati nominali. Sebbene i valori abbiano senso in ordine, potrebbe non esserci sempre coerenza nelle discrepanze tra i valori. Questo grado di misurazione è comune nelle indagini o nei sondaggi che consentono di classificare le risposte.
Esempi di dati ordinali:
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Livelli di reddito (basso, medio, alto)
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Livello di istruzione (scuola superiore, laurea magistrale, dottorato)
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Valutazioni di soddisfazione (soddisfatto, neutrale, insoddisfatto)
Rispetto ai dati nominali, i dati ordinali facilitano un'analisi più approfondita e migliorano la capacità di effettuare confronti tra di essi. I ricercatori possono determinare le mediane o costruire ranghi percentili, ma i valori medi non sono appropriati a causa degli intervalli incoerenti tra i gruppi.
3. Livello di misurazione dell'intervallo
Definizione e caratteristiche:
Avendo intervalli uguali tra punti e valori di misurazione oltre a un ordine significativo, i dati sugli intervalli vanno oltre i dati ordinali. Poiché a questo livello manca un vero punto zero, i rapporti tra le grandezze sono illogici anche se è possibile calcolare le disparità tra i valori. Le misurazioni a intervalli sono comuni nei campi che richiedono quantificazioni precise, come la temperatura e la data.
Esempi di dati di intervallo:
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Temperatura in Fahrenheit (dove 0 non implica l'assenza di temperatura)
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Date in anni (2000, 2001, 2002, ecc.)
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Punteggi del QI
I ricercatori possono utilizzare una maggiore varietà di metodi statistici con dati intervallati, come addizione e sottrazione di elementi (per ottenere punteggi medi, ad esempio). Tuttavia, a causa della mancanza di uno zero assoluto, le operazioni che implicano moltiplicazioni o divisioni (come il calcolo dei rapporti) non sono valide.
4. Livello di misurazione del rapporto
Definizione e caratteristiche:
Il livello di misurazione più avanzato e sofisticato è rappresentato dai dati di rapporto, che hanno un punto zero assoluto, intervalli uguali e un ordine significativo. Ciò rende possibile eseguire tutte le operazioni matematiche, comprese affermazioni significative sui rapporti.
Esempi di dati sul rapporto:
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Peso (ad es. chilogrammi, libbre)
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Distanza (ad esempio metri, miglia)
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Tempo impiegato per un'attività (ad esempio, ore)
Dati sul rapporto supporta tutte le misure statistiche, inclusi la media geometrica e il coefficiente di variazione, rendendolo adatto per un ampio spettro di analisi scientifiche.
Importanza dei livelli di misurazione
Il livello di misurazione influenza gli approcci statistici che possono essere utilizzati e ha un impatto sostanziale sulle informazioni ottenute dai dati. La pianificazione è fondamentale per qualsiasi progetto di ricerca poiché consente di condurre analisi valide e affidabili selezionando il corretto livello di misurazione per ciascuna variabile.
I quattro livelli di misurazione (nominale, ordinale, intervallo e rapporto) forniscono diversi gradi di precisione e tipi di dati. Per coloro che sono coinvolti nella raccolta, valutazione o interpretazione dei dati statistici, è essenziale comprendere questi livelli. Selezionando il livello corretto per ciascuna variabile, i ricercatori possono garantire che i loro test statistici e le conclusioni che ne derivano siano accurati e significativi, aprendo la strada a risultati di ricerca solidi e approfonditi.
