Compreender os níveis de medição estatística é fundamental para a coleta, análise e interpretação eficazes de dados. O grau de precisão com que as variáveis são medidas e, consequentemente, o tipo de análise estatística que pode ser realizada, são determinados por estes níveis: nominal, ordinal, intervalar e razão. Neste artigo do blog, examinaremos cada nível de medição, avaliaremos suas aplicações e descreveremos como elas afetam os insights de dados.
Introdução aos níveis de medição
Os níveis de medição referem-se à precisão com que as variáveis dos dados são quantificadas e classificadas, o que influencia a natureza matemática dos valores atribuídos às variáveis. Por exemplo, ao estudar os padrões de gastos dos residentes de Berlim, os investigadores podem recolher informações sobre factores como o rendimento, a localização exacta, a idade e as despesas. O grau de precisão com que estas variáveis podem ser quantificadas varia de pessoa para pessoa, o que afecta o tipo e a profundidade da análise estatística que pode ser conduzida.
1. Nível nominal de medição
Definição e características:
O nível de medição nominal é o tipo mais básico de medição, no qual os dados podem ser classificados sem atribuir um valor quantitativo. Não há classificação ou ordem intrínseca neste nível; ele é usado apenas para rotular variáveis. As variáveis medidas ao nível nominal são principalmente qualitativas, com modos e proporções servindo como métricas estatísticas primárias.
Exemplos de dados nominais:
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Tipos de animais de estimação (cachorro, gato, pássaro)
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Cor do cabelo (loiro, castanho, cinza)
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Estado civil (solteiro, casado, divorciado)
A medição nominal coloca mais ênfase em se as categorias diferem ou não umas das outras do que em quanto. Isto implica que contar e agrupar são as únicas operações matemáticas possíveis. Por exemplo, os investigadores poderiam descobrir quantas pessoas se enquadram em cada categoria ou que proporção do total cada categoria representa.
2. Nível Ordinal de Medição
Definição e características:
Os dados ordinais introduzem uma classificação ou ordem entre as categorias, com base em dados nominais. Embora os valores façam sentido na ordem, nem sempre pode haver consistência nas discrepâncias entre os valores. Este grau de medição é comum em pesquisas ou enquetes que permitem a classificação das respostas.
Exemplos de dados ordinais:
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Níveis de renda (baixo, médio, alto)
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Nível de escolaridade (ensino médio, mestrado, doutorado)
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Avaliações de satisfação (satisfeito, neutro, insatisfeito)
Em comparação com os dados nominais, os dados ordinais facilitam uma análise mais profunda e melhoram a capacidade de fazer comparações entre eles. Os pesquisadores podem determinar medianas ou construir classificações percentuais, mas os valores médios não são apropriados devido a intervalos inconsistentes entre os grupos.
3. Nível de medição de intervalo
Definição e características:
Por terem intervalos iguais entre pontos de medição e valores, além de uma ordem significativa, os dados de intervalo vão além dos dados ordinais. Como este nível carece de um ponto zero verdadeiro, as proporções de magnitudes são ilógicas, embora as disparidades entre os valores possam ser calculadas. Medições de intervalo são comuns em campos que necessitam de quantificações precisas, como temperatura e data.
Exemplos de dados de intervalo:
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Temperatura em Fahrenheit (onde 0 não significa ausência de temperatura)
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Datas em anos (2000, 2001, 2002, etc.)
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Pontuações de QI
Os pesquisadores podem usar uma variedade maior de métodos estatísticos com dados intervalares, como adição e subtração de itens (para obter pontuações médias, por exemplo). No entanto, devido à falta de um zero absoluto, as operações que envolvem multiplicação ou divisão (como calcular proporções) são inválidas.
4. Nível de medição de proporção
Definição e características:
O nível de medição mais avançado e sofisticado é representado por dados de proporção, que possuem um ponto zero absoluto, intervalos iguais e uma ordem significativa. Isto torna possível realizar todas as operações matemáticas, incluindo declarações significativas sobre proporções.
Exemplos de dados de proporção:
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Peso (por exemplo, quilogramas, libras)
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Distância (por exemplo, metros, milhas)
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Tempo gasto em uma tarefa (por exemplo, horas)
Dados de proporção suportam todas as medidas estatísticas, incluindo média geométrica e coeficiente de variação, tornando-os adequados para um amplo espectro de análises científicas.
Importância dos níveis de medição
O nível de medição influencia as abordagens estatísticas que podem ser utilizadas e tem um impacto substancial nas percepções obtidas a partir dos dados. O planejamento é fundamental para qualquer projeto de pesquisa, pois permite realizar análises válidas e confiáveis, selecionando o nível correto de medição para cada variável.
Os quatro níveis de medição – nominal, ordinal, intervalo e proporção – fornecem vários graus de precisão e tipos de dados. Para quem está envolvido na coleta, avaliação ou interpretação de dados estatísticos, é essencial compreender esses níveis. Ao selecionar o nível correto para cada variável, os investigadores podem garantir que os seus testes estatísticos e as conclusões deles tiradas são precisos e significativos, abrindo caminho para resultados de investigação robustos e perspicazes.
