Forstå de fire målenivåene: Nominell, Ordinal, Intervall og Forhold

Forståelse av statistiske målenivåer er avgjørende for effektiv datainnsamling, analyse og tolkning. Graden av presisjon som variabler måles med, og følgelig, hvilken type statistisk analyse som kan utføres, bestemmes av disse nivåene: nominell, ordinal, intervall og forhold. I denne bloggartikkelen vil vi se på hvert målenivå, evaluere applikasjonene og beskrive hvordan de påvirker datainnsikt.

Introduksjon til målenivåer

Målenivåer refererer til nøyaktigheten som datavariabler kvantifiseres og klassifiseres med, noe som påvirker den matematiske naturen til verdiene som er tilordnet variabler. For eksempel, når de studerer Berlin-innbyggernes forbruksmønster, kan forskere samle informasjon om faktorer som inntekt, nøyaktig plassering, alder og utgifter. Graden av presisjon som disse variablene kan kvantifiseres med varierer fra person til person, noe som påvirker typen og dybden av statistisk analyse som kan utføres.

1. Nominelt målenivå

Definisjon og kjennetegn:

Det nominelle målenivået er den mest grunnleggende typen målinger, der data kan klassifiseres uten å tildele en kvantitativ verdi. Det er ingen egen rangering eller rekkefølge til dette nivået; den brukes bare til å merke variabler. Variabler målt på nominelt nivå er primært kvalitative, med moduser og proporsjoner som de primære statistiske beregningene.

Eksempler på nominelle data:

1. Typer kjæledyr (hund, katt, fugl)

2. Hårfarge (blond, brun, grå)

3. Sivilstatus (singel, gift, skilt)

Nominell måling legger mer vekt på om kategoriene skiller seg fra hverandre eller ikke enn på hvor mye. Dette innebærer at telling og gruppering er de eneste matematiske operasjonene som er mulig. For eksempel kan forskere finne ut hvor mange personer som faller inn i hver kategori eller hvilken andel av totalen hver kategori representerer.

2. Ordinalt målenivå

Definisjon og kjennetegn:

Ordinaldata introduserer en rangering eller rekkefølge blant kategoriene, basert på nominelle data. Selv om verdiene gir mening i rekkefølge, er det kanskje ikke alltid konsistens i avvikene mellom verdiene. Denne graden av måling er vanlig i undersøkelser eller meningsmålinger som gjør det mulig å rangere svar.

Eksempler på ordensdata:

1. Inntektsnivåer (lavt, middels, høyt)

2. Utdanningsnivå (videregående skole, mastergrad, doktorgrad)

3. Tilfredshetsvurderinger (fornøyd, nøytral, misfornøyd)

Sammenlignet med nominelle data, letter ordinære data dypere analyser og forbedrer kapasiteten til å foreta sammenligninger på tvers av dem. Forskere kan bestemme medianer eller konstruere persentiler, men gjennomsnittsverdier er ikke passende på grunn av inkonsistente intervaller mellom grupper.

3. Intervallnivå for måling

Definisjon og kjennetegn:

Ved å ha like intervaller mellom målepunkter og verdier i tillegg til en meningsfull rekkefølge, går intervalldata utover ordinære data. Siden dette nivået mangler et sant nullpunkt, er størrelsesforhold ulogiske selv om ulikheter mellom verdier kan beregnes. Intervallmålinger er vanlige i felt som trenger nøyaktige kvantifiseringer, for eksempel temperatur og dato.

Eksempler på intervalldata:

1. Temperatur i Fahrenheit (der 0 ikke betyr ingen temperatur)

2. Datoer i år (2000, 2001, 2002 osv.)

3. IQ-score

Forskere kan bruke et større utvalg av statistiske metoder med intervalldata, for eksempel addisjon og subtraksjon av elementer (for å få gjennomsnittlige poengsummer, for eksempel). Men på grunn av mangelen på en absolutt null, er operasjoner som involverer multiplikasjon eller divisjon (som beregningsforhold) ugyldige.

4. Forholdsnivå for måling

Definisjon og kjennetegn:

Det mest avanserte og sofistikerte målenivået er representert av forholdsdata, som har et absolutt nullpunkt, like intervaller og en meningsfull rekkefølge. Dette gjør det mulig å utføre alle matematiske operasjoner, inkludert meningsfulle utsagn om forholdstall.

Eksempler på forholdsdata:

1. Vekt (f.eks. kilo, pund)

2. Avstand (f.eks. meter, miles)

3. Tid brukt på en oppgave (f.eks. timer)

Ratio data støtter alle statistiske mål, inkludert geometrisk gjennomsnitt og variasjonskoeffisient, noe som gjør den egnet for et bredt spekter av vitenskapelige analyser.

Viktigheten av målenivåer

Målenivået påvirker de statistiske tilnærmingene som kan brukes og har en betydelig innvirkning på innsikten som oppnås fra dataene. Planlegging er avgjørende for ethvert forskningsdesign siden det lar en utføre gyldig og pålitelig analyse ved å velge riktig målenivå for hver variabel.

---

De fire målenivåene – nominell, ordinal, intervall og forhold – gir varierende grad av presisjon og datatyper. For de som er involvert i å samle inn, evaluere eller tolke statistiske data, er det viktig å forstå disse nivåene. Ved å velge riktig nivå for hver variabel kan forskerne sikre at deres statistiske tester og konklusjonene som trekkes fra dem er både nøyaktige og meningsfulle, og baner vei for robuste og innsiktsfulle forskningsresultater.