Statistikas mērījumu līmeņu izpratne ir būtiska efektīvai datu vākšanai, analīzei un interpretācijai. Precizitātes pakāpi, ar kādu tiek mērīti mainīgie, un līdz ar to statistiskās analīzes veidu, ko var veikt, nosaka šie līmeņi: nominālais, kārtas, intervāls un attiecība. Šajā emuāra rakstā mēs apskatīsim katru mērījumu līmeni, novērtēsim tā lietojumus un aprakstīsim, kā tie ietekmē datu ieskatus.
Ievads mērījumu līmeņos
Mērījumu līmeņi attiecas uz precizitāti, ar kādu datu mainīgie tiek kvantificēti un klasificēti, kas ietekmē mainīgajiem piešķirto vērtību matemātisko raksturu. Piemēram, pētot Berlīnes iedzīvotāju tēriņu modeļus, pētnieki var apkopot informāciju par tādiem faktoriem kā ienākumi, precīza atrašanās vieta, vecums un izdevumi. Precizitātes pakāpe, ar kādu šos mainīgos var kvantitatīvi noteikt, dažādiem cilvēkiem ir atšķirīga, un tas ietekmē statistiskās analīzes veidu un dziļumu, ko var veikt.
1. Nominālais mērījumu līmenis
Definīcija un īpašības:
nominālais mērījumu līmenis ir visvienkāršākais mērījumu veids, kurā datus var klasificēt, nepiešķirot kvantitatīvu vērtību. Šim līmenim nav raksturīgas pakāpes vai secības; to izmanto tikai mainīgo lielumu marķēšanai. Mainīgie lielumi, ko mēra nominālajā līmenī, galvenokārt ir kvalitatīvi, un režīmi un proporcijas kalpo kā primārie statistikas rādītāji.
Nominālo datu piemēri:
-
Mājdzīvnieku veidi (suns, kaķis, putns)
-
Matu krāsa (blonds, brūns, pelēks)
-
Ģimenes stāvoklis (neprecējies, precējies, šķīries)
Nominālais mērījums vairāk uzsver, vai kategorijas atšķiras viena no otras, nevis uz to, cik daudz. Tas nozīmē, ka skaitīšana un grupēšana ir vienīgās iespējamās matemātiskās darbības. Piemēram, pētnieki varētu noskaidrot, cik cilvēku ietilpst katrā kategorijā vai kādu daļu no kopējās katras kategorijas pārstāv.
2. Ordinaal Level of Measurement
Definīcija un īpašības:
Kārtējie dati ievieš rangu vai secību starp kategorijām, pamatojoties uz nominālajiem datiem. Lai gan vērtībām ir jēga, ne vienmēr var būt konsekvence starp vērtībām. Šāda mērījuma pakāpe ir izplatīta aptaujās vai aptaujās, kas ļauj ranžēt atbildes.
Kārtējo datu piemēri:
1. Ienākumu līmenis (zems, vidējs, augsts)
-
Izglītības līmenis (vidusskola, maģistra grāds, doktora grāds)
-
Apmierinātības vērtējumi (apmierināts, neitrāls, neapmierināts)
Salīdzinot ar nominālajiem datiem, kārtējie dati atvieglo padziļinātu analīzi un uzlabo spēju veikt to salīdzināšanu. Pētnieki var noteikt mediānas vai izveidot procentiļu rangus, bet vidējās vērtības nav piemērotas, jo starp grupām ir nekonsekventi intervāli.
3. Mērījumu intervāla līmenis
Definīcija un īpašības:
Ja starp mērījumu punktiem un vērtībām ir vienādi intervāli papildus nozīmīgai secībai, intervālu dati pārsniedz kārtas datus. Tā kā šim līmenim nav patiesa nulles punkta, lielumu attiecības ir neloģiskas, lai gan var aprēķināt atšķirības starp vērtībām. Intervāla mērījumi ir izplatīti laukos, kur nepieciešama precīza kvantitatīva noteikšana, piemēram, temperatūra un datums.
Intervālu datu piemēri:
-
Temperatūra Fārenheita grādos (kur 0 nenozīmē, ka temperatūra nav)
-
Datumi gados (2000., 2001., 2002. utt.)
-
IQ rādītāji
Pētnieki var izmantot plašākas statistikas metodes ar intervālu datiem, piemēram, vienumu saskaitīšanu un atņemšanu (piemēram, lai iegūtu vidējos rādītājus). Tomēr absolūtās nulles trūkuma dēļ darbības, kas saistītas ar reizināšanu vai dalīšanu (piemēram, koeficientu aprēķināšana), ir nederīgas.
4. Attiecības Mērījumu līmenis
Definīcija un īpašības:
Vismodernāko un sarežģītāko mērījumu līmeni attēlo attiecību dati, kuriem ir absolūts nulles punkts, vienādi intervāli un jēgpilna secība. Tas ļauj veikt visas matemātiskās darbības, tostarp jēgpilnus apgalvojumus par koeficientiem.
Attiecību datu piemēri:
1. Svars (piemēram, kilogrami, mārciņas)
2. Attālums (piemēram, metri, jūdzes)
3. Laiks, kas pavadīts uzdevumam (piem., stundas)
Attiecību dati atbalsta visus statistikas mērījumus, tostarp ģeometrisko vidējo un variācijas koeficientu, padarot to piemērotu plaša spektra zinātniskām analīzēm.
Mērījumu līmeņu nozīme
Mērījumu līmenis ietekmē statistiskās pieejas, kuras var izmantot, un tas būtiski ietekmē no datiem iegūto ieskatu. Plānošana ir ļoti svarīga jebkuram pētījuma plānam, jo tā ļauj veikt derīgu un uzticamu analīzi, izvēloties pareizo mērījumu līmeni katram mainīgajam.
Četri mērījumu līmeņi — nominālais, kārtas, intervāls un attiecība — nodrošina dažādu precizitātes pakāpi un datu veidus. Tiem, kas ir iesaistīti statistikas datu vākšanā, novērtēšanā vai interpretēšanā, ir svarīgi saprast šos līmeņus. Izvēloties pareizo līmeni katram mainīgajam, pētnieki var nodrošināt, ka viņu statistiskie testi un no tiem izdarītie secinājumi ir gan precīzi, gan jēgpilni, paverot ceļu stabiliem un saprotamiem pētījumu rezultātiem.
