Razumevanje štirih ravni merjenja: nominalne, ordinalne, intervalne in razmerja

Razumevanje ravni statističnih meritev je ključnega pomena za učinkovito zbiranje, analizo in interpretacijo podatkov. Stopnjo natančnosti, s katero se merijo spremenljivke, in posledično vrsto statistične analize, ki se lahko izvede, določajo te ravni: nominalna, ordinalna, intervalna in razmerje. V tem članku v spletnem dnevniku si bomo ogledali vsako raven merjenja, ocenili njene aplikacije in opisali, kako vplivajo na vpogled v podatke.

Uvod v nivoje merjenja

Ravni merjenja se nanašajo na natančnost, s katero so podatkovne spremenljivke kvantificirane in razvrščene, kar vpliva na matematično naravo vrednosti, dodeljenih spremenljivkam. Ko na primer preučujejo vzorce porabe prebivalcev Berlina, lahko raziskovalci zberejo informacije o dejavnikih, kot so dohodek, natančna lokacija, starost in izdatki. Stopnja natančnosti, s katero je mogoče kvantificirati te spremenljivke, se razlikuje od osebe do osebe, kar vpliva na vrsto in globino statistične analize, ki jo je mogoče izvesti.

1. Nazivna raven merjenja

Opredelitev in značilnosti:

Nominalna raven merjenja je najosnovnejša vrsta meritev, v katero je mogoče razvrstiti podatke brez prirejanja kvantitativne vrednosti. Za to raven ni notranjega razvrščanja ali vrstnega reda; uporablja se samo za označevanje spremenljivk. Spremenljivke, izmerjene na nominalni ravni, so predvsem kvalitativne, z načini in razmerji, ki služijo kot primarna statistična metrika.

Primeri nominalnih podatkov:

1. Vrste hišnih ljubljenčkov (pes, mačka, ptica)

2. Barva las (blond, rjava, siva)

3. Zakonski stan (samski, poročen, ločen)

Nominalna meritev bolj poudarja, ali se kategorije med seboj razlikujejo ali ne, kot koliko. To pomeni, da sta štetje in združevanje edini možni matematični operaciji. Na primer, raziskovalci bi lahko ugotovili, koliko ljudi spada v vsako kategorijo ali kolikšen delež celotnega števila predstavlja posamezna kategorija.

2. Redni nivo merjenja

Opredelitev in značilnosti:

Vrstni podatki uvedejo razvrstitev ali vrstni red med kategorijami, ki temeljijo na nominalnih podatkih. Čeprav so vrednosti po vrstnem redu smiselne, razlike med vrednostmi morda niso vedno dosledne. Ta stopnja merjenja je pogosta v anketah ali anketah, ki omogočajo razvrščanje odgovorov.

Primeri ordinalnih podatkov:

1. Stopnje dohodka (nizke, srednje, visoke)

2. Stopnja izobrazbe (srednja šola, magisterij, doktorat)

3. Ocene zadovoljstva (zadovoljen, nevtralen, nezadovoljen)

V primerjavi z nominalnimi podatki redni podatki olajšajo globljo analizo in izboljšajo zmožnost primerjave med njimi. Raziskovalci lahko določijo mediane ali sestavijo percentilne range, vendar povprečne vrednosti niso primerne zaradi nedoslednih intervalov med skupinami.

3. Intervalna raven merjenja

Opredelitev in značilnosti:

Z enakimi intervali med merilnimi točkami in vrednostmi poleg smiselnega vrstnega reda intervalni podatki presegajo redne podatke. Ker tej ravni manjka resnična ničelna točka, so razmerja magnitud nelogična, čeprav je mogoče izračunati razlike med vrednostmi. Intervalne meritve so pogoste na področjih, ki zahtevajo natančne kvantifikacije, kot sta temperatura in datum.

Primeri intervalnih podatkov:

1. Temperatura v Fahrenheitih (pri čemer 0 ne pomeni, da ni temperature)

2. Datumi v letih (2000, 2001, 2002 itd.)

3. IQ rezultati

Raziskovalci lahko uporabljajo več različnih statističnih metod z intervalnimi podatki, kot sta seštevanje in odštevanje elementov (na primer za pridobitev povprečnih rezultatov). Vendar pa zaradi pomanjkanja absolutne ničle operacije, ki vključujejo množenje ali deljenje (kot je računanje razmerij), niso veljavne.

4. Raven merjenja razmerja

Opredelitev in značilnosti:

Najnaprednejšo in najbolj sofisticirano raven merjenja predstavljajo podatki o razmerju, ki imajo absolutno ničelno točko, enake intervale in smiseln vrstni red. To omogoča izvajanje vseh matematičnih operacij, vključno s smiselnimi izjavami o razmerjih.

Primeri podatkov razmerja:

1. Teža (npr. kilogrami, funti)

2. Razdalja (npr. metri, milje)

3. Čas, porabljen za nalogo (npr. ure)

Podatki o razmerju podpirajo vse statistične mere, vključno z geometrično sredino in koeficientom variacije, zaradi česar so primerni za širok spekter znanstvenih analiz.

Pomen ravni merjenja

Raven merjenja vpliva na statistične pristope, ki jih je mogoče uporabiti, in pomembno vpliva na vpoglede, pridobljene iz podatkov. Načrtovanje je ključnega pomena za vsako zasnovo raziskave, saj omogoča izvedbo veljavne in zanesljive analize z izbiro pravilne ravni merjenja za vsako spremenljivko.

---

Štiri ravni meritev – nominalna, ordinalna, intervalna in razmerje – zagotavljajo različne stopnje natančnosti in vrste podatkov. Za tiste, ki se ukvarjajo z zbiranjem, vrednotenjem ali interpretacijo statističnih podatkov, je bistveno, da razumejo te ravni. Z izbiro pravilne ravni za vsako spremenljivko lahko raziskovalci zagotovijo, da so njihovi statistični testi in iz njih izpeljani zaključki točni in smiselni, kar utira pot robustnim in pronicljivim izidom raziskav.