Pochopenie úrovní štatistického merania je rozhodujúce pre efektívny zber, analýzu a interpretáciu údajov. Stupeň presnosti, s akou sa merajú premenné, a následne druh štatistickej analýzy, ktorú možno vykonať, sú určené týmito úrovňami: nominálna, ordinálna, intervalová a pomerová. V tomto blogovom článku sa pozrieme na jednotlivé úrovne merania, vyhodnotíme ich aplikácie a popíšeme, ako ovplyvňujú prehľady údajov.
Úvod do úrovní merania
Úrovne merania sa týkajú presnosti, s akou sú dátové premenné kvantifikované a klasifikované, čo ovplyvňuje matematickú povahu hodnôt priradených premenným. Napríklad pri štúdiu modelov výdavkov obyvateľov Berlína môžu výskumníci zhromažďovať informácie o faktoroch, ako je príjem, presná poloha, vek a výdavky. Stupeň presnosti, s ktorým možno tieto premenné kvantifikovať, sa líši od osoby k osobe, čo ovplyvňuje typ a hĺbku štatistickej analýzy, ktorú možno vykonať.
1. Nominálna úroveň merania
Definícia a vlastnosti:
Úroveň merania nominal je najzákladnejším typom merania, pri ktorom je možné klasifikovať údaje bez priradenia kvantitatívnej hodnoty. Na tejto úrovni neexistuje žiadne vnútorné poradie alebo poradie; používa sa len na označovanie premenných. Premenné merané na nominálnej úrovni sú primárne kvalitatívne, pričom režimy a podiely slúžia ako primárne štatistické metriky.
Príklady nominálnych údajov:
-
Druhy domácich zvierat (pes, mačka, vták)
-
Farba vlasov (blond, hnedá, šedá)
-
Rodinný stav (slobodný, ženatý, rozvedený)
Nominálne meranie kladie väčší dôraz na to, či sa kategórie navzájom líšia, než na to, do akej miery. To znamená, že počítanie a zoskupovanie sú jediné možné matematické operácie. Výskumníci by napríklad mohli zistiť, koľko ľudí patrí do každej kategórie alebo aký podiel z celkového počtu každá kategória predstavuje.
2. Ordinal Level of Measurement
Definícia a vlastnosti:
Ordinálne údaje zavádzajú poradie alebo poradie medzi kategóriami na základe nominálnych údajov. Hoci hodnoty dávajú zmysel v poradí, rozdiely medzi hodnotami nemusia byť vždy konzistentné. Tento stupeň merania je bežný v prieskumoch alebo anketách, ktoré umožňujú hodnotiť odpovede.
Príklady radových údajov:
-
Úrovne príjmu (nízke, stredné, vysoké)
-
Stupeň vzdelania (stredné, magisterské, doktorandské)
-
Hodnotenie spokojnosti (spokojný, neutrálny, nespokojný)
V porovnaní s nominálnymi údajmi uľahčujú ordinálne údaje hlbšiu analýzu a zlepšujú kapacitu na porovnávanie medzi nimi. Výskumníci môžu určiť mediány alebo vytvoriť percentilové poradie, ale priemerné hodnoty nie sú vhodné kvôli nekonzistentným intervalom medzi skupinami.
3. Intervalová úroveň merania
Definícia a vlastnosti:
Tým, že majú rovnaké intervaly medzi bodmi merania a hodnotami okrem zmysluplného poradia, intervalové údaje presahujú bežné údaje. Keďže tejto úrovni chýba skutočný nulový bod, pomery magnitúd sú nelogické, aj keď je možné vypočítať rozdiely medzi hodnotami. Intervalové merania sú bežné v oblastiach vyžadujúcich presné kvantifikácie, ako je teplota a dátum.
Príklady intervalových údajov:
-
Teplota vo stupňoch Fahrenheita (kde 0 neznamená žiadnu teplotu)
-
Dátumy v rokoch (2000, 2001, 2002 atď.)
-
IQ skóre
Výskumníci môžu použiť väčšiu škálu štatistických metód s intervalovými údajmi, ako je sčítanie a odčítanie položiek (napríklad na získanie priemerného skóre). Avšak kvôli absencii absolútnej nuly sú operácie zahŕňajúce násobenie alebo delenie (ako napríklad výpočet pomerov) neplatné.
4. Pomerová úroveň merania
Definícia a vlastnosti:
Najpokročilejšiu a najsofistikovanejšiu úroveň merania predstavujú pomerové údaje, ktoré majú absolútny nulový bod, rovnaké intervaly a zmysluplné poradie. To umožňuje vykonávať všetky matematické operácie vrátane zmysluplných výrokov o pomeroch.
Príklady pomerových údajov:
-
Hmotnosť (napr. kilogramy, libry)
-
Vzdialenosť (napr. metre, míle)
-
Čas strávený na úlohe (napr. hodiny)
Pomerové údaje podporujú všetky štatistické merania vrátane geometrického priemeru a variačného koeficientu, vďaka čomu sú vhodné pre široké spektrum vedeckých analýz.
Dôležitosť úrovní merania
Úroveň merania ovplyvňuje štatistické prístupy, ktoré možno použiť, a má podstatný vplyv na poznatky získané z údajov. Plánovanie je rozhodujúce pre akýkoľvek výskumný dizajn, pretože umožňuje vykonávať platnú a spoľahlivú analýzu výberom správnej úrovne merania pre každú premennú.
Štyri úrovne merania – nominálna, ordinálna, intervalová a pomerová – poskytujú rôzne stupne presnosti a typy údajov. Pre tých, ktorí sa podieľajú na zbere, vyhodnocovaní alebo interpretácii štatistických údajov, je nevyhnutné pochopiť tieto úrovne. Výberom správnej úrovne pre každú premennú môžu výskumníci zabezpečiť, že ich štatistické testy a závery z nich vyvodené sú presné a zmysluplné, čo pripravuje pôdu pre robustné a dômyselné výsledky výskumu.
