Понимание уровней статистических измерений имеет решающее значение для эффективного сбора, анализа и интерпретации данных. Степень точности измерения переменных и, следовательно, вид статистического анализа, который может быть проведен, определяются этими уровнями: номинальным, порядковым, интервальным и относительным. В этой статье блога мы рассмотрим каждый уровень измерения, оценим его применение и опишем, как они влияют на понимание данных.
Введение в уровни измерения
Уровни измерения относятся к точности, с которой переменные данных оцениваются и классифицируются количественно, что влияет на математическую природу значений, присвоенных переменным. Например, изучая структуру расходов жителей Берлина, исследователи могут собирать информацию о таких факторах, как доход, точное местоположение, возраст и расходы. Степень точности, с которой эти переменные могут быть определены количественно, варьируется от человека к человеку, что влияет на тип и глубину статистического анализа, который может быть проведен.
1. Номинальный уровень измерения
Определение и характеристики:
Номинальный уровень измерения — это самый базовый тип измерения, при котором данные можно классифицировать без присвоения количественного значения. На этом уровне нет внутреннего ранжирования или порядка; он используется только для маркировки переменных. Переменные, измеряемые на номинальном уровне, в основном носят качественный характер, при этом моды и пропорции служат основными статистическими показателями.
Примеры номинальных данных:
-
Виды домашних животных (собака, кошка, птица)
-
Цвет волос (блонд, шатен, седой)
-
Семейное положение (холост, женат, разведен)
При номинальном измерении больше внимания уделяется тому, отличаются ли категории друг от друга, а не тому, насколько сильно. Это означает, что подсчет и группировка — единственные возможные математические операции. Например, исследователи могли бы выяснить, сколько людей попадает в каждую категорию или какую долю от общего числа представляет каждая категория.
2. Порядковый уровень измерения
Определение и характеристики:
Порядковые данные вводят ранжирование или порядок среди категорий, основываясь на номинальных данных. Хотя значения имеют смысл по порядку, расхождения между ними не всегда могут быть согласованными. Такая степень измерения распространена в опросах или опросах, которые позволяют ранжировать ответы.
Примеры порядковых данных:
-
Уровни доходов (низкий, средний, высокий)
-
Уровень образования (среднее, магистратура, докторантура)
-
Рейтинги удовлетворенности (удовлетворён, нейтрально, неудовлетворён)
По сравнению с номинальными данными, порядковые данные облегчают более глубокий анализ и улучшают возможности их сравнения. Исследователи могут определить медианы или построить процентильные ранги, но средние значения не подходят из-за непостоянных интервалов между группами.
3. Интервальный уровень измерения
Определение и характеристики:
Благодаря равным интервалам между точками измерения и значениями в дополнение к значимому порядку интервальные данные выходят за рамки порядковых данных. Поскольку на этом уровне отсутствует истинная нулевая точка, соотношения величин нелогичны, хотя различия между значениями можно вычислить. Интервальные измерения распространены в областях, требующих точных количественных оценок, таких как температура и дата.
Примеры интервальных данных:
-
Температура в градусах Фаренгейта (где 0 не означает отсутствие температуры)
-
Даты в годах (2000, 2001, 2002 и т.д.)
-
Показатели IQ
Исследователи могут использовать более разнообразные статистические методы с интервальными данными, такие как сложение и вычитание элементов (например, для получения средних оценок). Однако из-за отсутствия абсолютного нуля операции умножения или деления (например, вычисление коэффициентов) недействительны.
4. Уровень измерения соотношения
Определение и характеристики:
Самый продвинутый и сложный уровень измерения представлен данными о соотношениях, которые имеют абсолютную нулевую точку, равные интервалы и значимый порядок. Это позволяет выполнять все математические операции, включая осмысленные утверждения о соотношениях.
Примеры данных о соотношении:
-
Вес (например, килограммы, фунты)
-
Расстояние (например, метры, мили)
-
Время, потраченное на задачу (например, часы)
Данные о соотношении поддерживают все статистические показатели, включая среднее геометрическое и коэффициент вариации, что делает их пригодными для широкого спектра научного анализа.
Важность уровней измерения
Уровень измерения влияет на статистические подходы, которые можно использовать, и оказывает существенное влияние на понимание, полученное на основе данных. Планирование имеет решающее значение для любого исследования, поскольку оно позволяет провести достоверный и надежный анализ путем выбора правильного уровня измерения для каждой переменной.
Четыре уровня измерения — номинальный, порядковый, интервальный и относительный — обеспечивают различную степень точности и типы данных. Для тех, кто занимается сбором, оценкой или интерпретацией статистических данных, важно понимать эти уровни. Выбрав правильный уровень для каждой переменной, исследователи могут гарантировать, что их статистические тесты и выводы, сделанные на их основе, являются точными и значимыми, открывая путь к надежным и информативным результатам исследований.
