Înțelegerea nivelurilor de măsurare statistică este esențială pentru colectarea, analizarea și interpretarea eficientă a datelor. Gradul de precizie cu care sunt măsurate variabilele și, în consecință, tipul de analiză statistică care poate fi efectuată, sunt determinate de aceste niveluri: nominal, ordinal, interval și raport. În acest articol de blog, vom analiza fiecare nivel de măsurare, vom evalua aplicațiile acestuia și vom descrie modul în care acestea afectează informațiile despre date.
Introducere în nivelurile de măsurare
Nivelurile de măsurare se referă la acuratețea cu care sunt cuantificate și clasificate variabilele de date, ceea ce influențează natura matematică a valorilor atribuite variabilelor. De exemplu, atunci când studiază modelele de cheltuieli ale locuitorilor din Berlin, cercetătorii pot aduna informații despre factori precum venitul, locația precisă, vârsta și cheltuielile. Gradul de precizie cu care aceste variabile pot fi cuantificate variază de la persoană la persoană, ceea ce afectează tipul și profunzimea analizei statistice care pot fi efectuate.
1. Nivel nominal de măsurare
Definiție și caracteristici:
Nivelul nominal de măsurare este cel mai elementar tip de măsurare, în care datele pot fi clasificate fără a se atribui o valoare cantitativă. Nu există o clasare sau o ordine intrinsecă la acest nivel; este folosit doar pentru etichetarea variabilelor. Variabilele măsurate la nivel nominal sunt în primul rând calitative, cu moduri și proporții servind ca metrici statistice primare.
Exemple de date nominale:
-
Tipuri de animale de companie (câine, pisică, pasăre)
-
Culoarea părului (blond, maro, gri)
-
Starea civilă (căsătorit, căsătorit, divorțat)
Măsurarea nominală pune mai mult accent pe dacă categoriile diferă sau nu unele de altele decât pe cât de mult. Aceasta implică faptul că numărarea și gruparea sunt singurele operații matematice posibile. De exemplu, cercetătorii ar putea afla câți oameni se încadrează în fiecare categorie sau ce proporție din total reprezintă fiecare categorie.
2. Nivelul ordinal de măsurare
Definiție și caracteristici:
Datele ordinale introduc o clasare sau o ordine între categorii, bazându-se pe datele nominale. Deși valorile au sens în ordine, este posibil să nu existe întotdeauna consistență în discrepanțele dintre valori. Acest grad de măsurare este comun în sondaje sau sondaje care permit ierarhizarea răspunsurilor.
Exemple de date ordinale:
-
Niveluri de venit (scăzut, mediu, ridicat)
-
Nivel de studii (liceu, master, doctorat)
-
Evaluări de satisfacție (mulțumit, neutru, nemulțumit)
În comparație cu datele nominale, datele ordinale facilitează o analiză mai profundă și îmbunătățește capacitatea de a face comparații între ele. Cercetătorii pot determina mediane sau pot construi ranguri percentile, dar valorile medii nu sunt adecvate din cauza intervalelor inconsecvente dintre grupuri.
3. Nivelul intervalului de măsurare
Definiție și caracteristici:
Având intervale egale între punctele de măsurare și valori în plus față de o ordine semnificativă, datele de interval depășesc datele ordinale. Deoarece acestui nivel îi lipsește un adevărat punct zero, rapoartele de mărime sunt ilogice, chiar dacă diferențele dintre valori pot fi calculate. Măsurătorile de interval sunt frecvente în domeniile care necesită cuantificări precise, cum ar fi temperatura și data.
Exemple de date de interval:
-
Temperatura în Fahrenheit (unde 0 nu înseamnă că nu există temperatură)
-
Date în ani (2000, 2001, 2002 etc.)
-
Scoruri IQ
Cercetătorii pot folosi o varietate mai mare de metode statistice cu date de interval, cum ar fi adăugarea și scăderea itemilor (pentru a obține scoruri medii, de exemplu). Cu toate acestea, din cauza lipsei unui zero absolut, operațiunile care implică înmulțirea sau împărțirea (cum ar fi calculul rapoartelor) sunt invalide.
4. Raportul Nivelului de Măsurare
Definiție și caracteristici:
Cel mai avansat și mai sofisticat nivel de măsurare este reprezentat de datele raportului, care au un punct zero absolut, intervale egale și o ordine semnificativă. Acest lucru face posibilă efectuarea tuturor operațiilor matematice, inclusiv a afirmațiilor semnificative despre rapoarte.
Exemple de date privind raportul:
-
Greutate (de exemplu, kilograme, lire sterline)
-
Distanță (de exemplu, metri, mile)
-
Timpul alocat unei sarcini (de exemplu, ore)
Ratio data acceptă toate măsurile statistice, inclusiv media geometrică și coeficientul de variație, făcându-l potrivit pentru un spectru larg de analize științifice.
Importanța nivelurilor de măsurare
Nivelul de măsurare influențează abordările statistice care pot fi utilizate și are un impact substanțial asupra insight-urilor obținute din date. Planificarea este esențială pentru orice proiect de cercetare, deoarece permite efectuarea unei analize valide și de încredere prin selectarea nivelului corect de măsurare pentru fiecare variabilă.
Cele patru niveluri de măsurare — nominal, ordinal, interval și raport — oferă diferite grade de precizie și tipuri de date. Pentru cei care sunt implicați în colectarea, evaluarea sau interpretarea datelor statistice, este esențial să înțeleagă aceste niveluri. Prin selectarea nivelului corect pentru fiecare variabilă, cercetătorii se pot asigura că testele lor statistice și concluziile desprinse din acestea sunt atât exacte, cât și semnificative, deschizând calea pentru rezultate solide și perspicace ale cercetării.
