Zrozumienie poziomów pomiarów statystycznych ma kluczowe znaczenie dla skutecznego gromadzenia, analizy i interpretacji danych. Stopień precyzji pomiaru zmiennych i, co za tym idzie, rodzaj analizy statystycznej, jaką można przeprowadzić, wyznaczają poziomy: nominalny, porządkowy, przedziałowy i ilorazowy. W tym artykule na blogu przyjrzymy się każdemu poziomowi pomiaru, ocenimy jego zastosowania i opiszemy, jak wpływają one na wgląd w dane.
Wprowadzenie do poziomów pomiaru
Poziomy pomiaru odnoszą się do dokładności, z jaką zmienne danych są kwantyfikowane i klasyfikowane, co wpływa na matematyczny charakter wartości przypisanych do zmiennych. Na przykład badając wzorce wydatków mieszkańców Berlina, badacze mogą gromadzić informacje na temat takich czynników, jak dochody, dokładna lokalizacja, wiek i wydatki. Stopień precyzji, z jaką można określić ilościowo te zmienne, różni się w zależności od osoby, co wpływa na rodzaj i głębokość analizy statystycznej, którą można przeprowadzić.
1. Nominalny poziom pomiaru
Definicja i charakterystyka:
Nominalny poziom pomiaru to najbardziej podstawowy rodzaj pomiaru, w ramach którego można klasyfikować dane bez przypisywania wartości ilościowej. Na tym poziomie nie ma wewnętrznego rankingu ani porządku; służy tylko do etykietowania zmiennych. Zmienne mierzone na poziomie nominalnym mają przede wszystkim charakter jakościowy, a tryby i proporcje służą jako podstawowe mierniki statystyczne.
Przykłady danych nominalnych:
-
Rodzaje zwierząt domowych (pies, kot, ptak)
-
Kolor włosów (blond, brąz, siwy)
-
Stan cywilny (panny, żonaty, rozwiedziony)
Pomiar nominalny kładzie większy nacisk na to, czy kategorie różnią się od siebie, niż na to, jak bardzo. Oznacza to, że liczenie i grupowanie to jedyne możliwe operacje matematyczne. Na przykład badacze mogą dowiedzieć się, ile osób należy do każdej kategorii lub jaką część całości reprezentuje każda kategoria.
2. Porządkowy poziom pomiaru
Definicja i charakterystyka:
Dane porządkowe wprowadzają ranking lub porządek kategorii w oparciu o dane nominalne. Chociaż uporządkowanie wartości ma sens, rozbieżności między nimi mogą nie zawsze być spójne. Ten stopień pomiaru jest powszechny w ankietach lub ankietach, które umożliwiają rankingowanie odpowiedzi.
Przykłady danych porządkowych:
-
Poziom dochodów (niski, średni, wysoki)
-
Poziom wykształcenia (średnie, magisterskie, doktoranckie)
-
Oceny satysfakcji (zadowolony, neutralny, niezadowolony)
W porównaniu z danymi nominalnymi dane porządkowe ułatwiają głębszą analizę i poprawiają możliwości dokonywania porównań między nimi. Badacze mogą określić mediany lub konstruować rangi percentylowe, ale wartości średnie nie są odpowiednie ze względu na niespójne odstępy między grupami.
3. Przedziałowy poziom pomiaru
Definicja i charakterystyka:
Dzięki równym odstępom między punktami pomiarowymi i wartościami oraz znaczącej kolejności dane interwałowe wykraczają poza dane porządkowe. Ponieważ na tym poziomie brakuje prawdziwego punktu zerowego, stosunki wielkości są nielogiczne, mimo że można obliczyć rozbieżności między wartościami. Pomiary interwałowe są powszechne w dziedzinach wymagających precyzyjnych danych ilościowych, takich jak temperatura i data.
Przykłady danych interwałowych:
-
Temperatura w stopniach Fahrenheita (gdzie 0 nie oznacza braku temperatury)
-
Daty w latach (2000, 2001, 2002 itd.)
-
Wyniki IQ
Badacze mogą korzystać z większej różnorodności metod statystycznych z danymi przedziałowymi, takich jak dodawanie i odejmowanie elementów (na przykład w celu uzyskania średnich wyników). Jednak ze względu na brak zera absolutnego operacje polegające na mnożeniu lub dzieleniu (takie jak obliczanie współczynników) są nieprawidłowe.
4. Poziom pomiaru współczynnika
Definicja i charakterystyka:
Najbardziej zaawansowany i wyrafinowany poziom pomiaru reprezentują dane ilorazowe, które mają bezwzględny punkt zerowy, równe odstępy i znaczącą kolejność. Umożliwia to wykonywanie wszystkich operacji matematycznych, w tym znaczących stwierdzeń dotyczących stosunków.
Przykłady danych współczynnikowych:
-
Waga (np. kilogramy, funty)
-
Odległość (np. metry, mile)
-
Czas spędzony na zadaniu (np. godziny)
Dane współczynnikowe obsługują wszystkie miary statystyczne, w tym średnią geometryczną i współczynnik zmienności, dzięki czemu nadają się do szerokiego spektrum analiz naukowych.
Znaczenie poziomów pomiaru
Poziom pomiaru wpływa na podejścia statystyczne, które można zastosować, i ma istotny wpływ na wnioski uzyskane z danych. Planowanie ma kluczowe znaczenie dla każdego projektu badawczego, ponieważ pozwala na przeprowadzenie ważnej i wiarygodnej analizy poprzez wybór prawidłowego poziomu pomiaru dla każdej zmiennej.
Cztery poziomy pomiaru — nominalny, porządkowy, interwałowy i ilorazowy — zapewniają różny stopień precyzji i typy danych. Dla tych, którzy zajmują się gromadzeniem, oceną lub interpretacją danych statystycznych, zrozumienie tych poziomów jest niezbędne. Wybierając właściwy poziom dla każdej zmiennej, badacze mogą mieć pewność, że przeprowadzane przez nich testy statystyczne i wyciągnięte z nich wnioski są zarówno dokładne, jak i znaczące, torując drogę do solidnych i wnikliwych wyników badań.
