Norint efektyviai rinkti, analizuoti ir interpretuoti duomenis, labai svarbu suprasti statistinių matavimų lygius. Kintamųjų matavimo tikslumo laipsnis ir, atitinkamai, statistinės analizės rūšis, kurią galima atlikti, lemia šie lygiai: nominalusis, eilės, intervalas ir santykis. Šiame tinklaraščio straipsnyje apžvelgsime kiekvieną matavimo lygį, įvertinsime jo pritaikymą ir apibūdinsime, kaip jie veikia duomenų įžvalgas.
Įvadas į matavimo lygius
Matavimo lygiai nurodo duomenų kintamųjų kiekybinio įvertinimo ir klasifikavimo tikslumą, o tai turi įtakos kintamiesiems priskirtų verčių matematiniam pobūdžiui. Pavyzdžiui, tyrinėdami Berlyno gyventojų išlaidų modelius, mokslininkai gali rinkti informaciją apie tokius veiksnius kaip pajamos, tiksli vieta, amžius ir išlaidos. Tikslumo laipsnis, kuriuo šie kintamieji gali būti kiekybiškai įvertinti, skiriasi kiekvienam asmeniui, o tai turi įtakos statistinės analizės, kurią galima atlikti, tipui ir gyliui.
1. Nominalus matavimo lygis
Apibrėžimas ir charakteristikos:
nominalus matavimo lygis yra paprasčiausias matavimo tipas, pagal kurį duomenys gali būti klasifikuojami nepriskiriant kiekybinės vertės. Šiam lygiui nėra jokio esminio reitingo ar eilės; jis naudojamas tik kintamiesiems žymėti. Kintamieji, matuojami nominaliu lygiu, pirmiausia yra kokybiniai, o režimai ir proporcijos yra pagrindinė statistinė metrika.
Vardinių duomenų pavyzdžiai:
-
Naminių gyvūnų tipai (šuo, katė, paukštis)
-
Plaukų spalva (blondinė, ruda, pilka)
-
Šeiminė padėtis (netekėjusi, vedusi, išsiskyrusi)
Vardinis vertinimas labiau pabrėžia, ar kategorijos skiriasi viena nuo kitos, o ne kiek. Tai reiškia, kad skaičiavimas ir grupavimas yra vienintelės galimos matematinės operacijos. Pavyzdžiui, mokslininkai galėtų išsiaiškinti, kiek žmonių patenka į kiekvieną kategoriją arba kokią dalį sudaro kiekviena kategorija.
2. Eilinis matavimo lygis
Apibrėžimas ir charakteristikos:
Įprasti duomenys nustato kategorijų eiliškumą arba tvarką, remiantis vardiniais duomenimis. Nors vertybės turi prasmę iš eilės, vertybių neatitikimai ne visada gali būti nuoseklūs. Šis matavimo laipsnis yra įprastas apklausose ar apklausose, kurios leidžia reitinguoti atsakymus.
Eilinių duomenų pavyzdžiai:
-
Pajamų lygis (mažas, vidutinis, didelis)
-
Išsilavinimo lygis (aukštoji mokykla, magistro laipsnis, daktaro laipsnis)
-
Pasitenkinimo įvertinimai (patenkintas, neutralus, nepatenkintas)
Palyginti su vardiniais duomenimis, įprasti duomenys palengvina gilesnę analizę ir pagerina jų palyginimo galimybes. Tyrėjai gali nustatyti medianas arba sudaryti procentilių rangus, tačiau vidutinės vertės nėra tinkamos dėl nenuoseklių intervalų tarp grupių.
3. Intervalinis matavimo lygis
Apibrėžimas ir charakteristikos:
Turint vienodus intervalus tarp matavimo taškų ir verčių, be prasmingos tvarkos, intervalų duomenys viršija eilinius duomenis. Kadangi šiame lygyje nėra tikro nulinio taško, dydžių santykiai yra nelogiški, net jei galima apskaičiuoti skirtumus tarp reikšmių. Intervalų matavimai yra įprasti srityse, kuriose reikia tikslių kiekybinių duomenų, pvz., temperatūros ir datos.
Intervalinių duomenų pavyzdžiai:
-
Temperatūra Farenheito laipsniais (kur 0 nereiškia, kad temperatūra nėra)
-
Datos metais (2000, 2001, 2002 ir kt.)
-
IQ balai
Tyrėjai gali naudoti įvairesnius statistinius metodus su intervalų duomenimis, pvz., elementų pridėjimą ir atėmimą (pavyzdžiui, norėdami gauti vidutinius balus). Tačiau dėl absoliutaus nulio nebuvimo operacijos, susijusios su daugyba ar dalijimu (pavyzdžiui, koeficientų skaičiavimas), negalioja.
4. Matavimo koeficientas
Apibrėžimas ir charakteristikos:
Pažangiausias ir sudėtingiausias matavimo lygis yra rodomas santykio duomenimis, turinčiais absoliutų nulinį tašką, vienodus intervalus ir prasmingą tvarką. Tai leidžia atlikti visas matematines operacijas, įskaitant prasmingus teiginius apie koeficientus.
Santykio duomenų pavyzdžiai:
-
Svoris (pvz., kilogramai, svarai)
-
Atstumas (pvz., metrai, mylios)
-
Laikas, praleistas atliekant užduotį (pvz., valandos)
Santykio duomenys palaiko visus statistinius rodiklius, įskaitant geometrinį vidurkį ir variacijos koeficientą, todėl jis tinkamas įvairioms mokslinėms analizėms.
Matavimo lygių svarba
Matavimo lygis turi įtakos statistiniams metodams, kuriuos galima naudoti, ir turi esminės įtakos iš duomenų gaunamoms įžvalgoms. Planavimas yra labai svarbus bet kokiam tyrimo planui, nes jis leidžia atlikti teisingą ir patikimą analizę, pasirenkant tinkamą kiekvieno kintamojo matavimo lygį.
Keturi matavimo lygiai – vardinis, eilinis, intervalas ir santykis – suteikia skirtingą tikslumo laipsnį ir duomenų tipus. Tiems, kurie užsiima statistinių duomenų rinkimu, vertinimu ar interpretavimu, labai svarbu suprasti šiuos lygius. Pasirinkę tinkamą kiekvieno kintamojo lygį, mokslininkai gali užtikrinti, kad jų statistiniai testai ir iš jų padarytos išvados būtų tikslūs ir prasmingos, o tai atveria kelią patikimiems ir įžvalgiems tyrimo rezultatams.
