Att förstå statistiska mätnivåer är avgörande för effektiv datainsamling, analys och tolkning. Graden av precision med vilken variabler mäts och, följaktligen, vilken typ av statistisk analys som kan utföras, bestäms av dessa nivåer: nominell, ordinal, intervall och förhållande. I den här bloggartikeln kommer vi att titta på varje mätnivå, utvärdera dess tillämpningar och beskriva hur de påverkar datainsikter.
Introduktion till mätnivåer
Mätnivåer hänvisar till den noggrannhet med vilken datavariabler kvantifieras och klassificeras, vilket påverkar den matematiska karaktären hos de värden som tilldelas variabler. Till exempel, när man studerar Berlinbors utgiftsmönster, kan forskare samla information om faktorer som inkomst, exakt plats, ålder och utgifter. Graden av precision med vilken dessa variabler kan kvantifieras varierar från person till person, vilket påverkar typen och djupet av statistisk analys som kan utföras.
1. Nominell mätnivå
Definition och egenskaper:
Mätnivån nominell är den mest grundläggande typen av mätning, där data kan klassificeras utan att tilldela ett kvantitativt värde. Det finns ingen inneboende rangordning eller ordning på denna nivå; den används endast för att märka variabler. Variabler som mäts på nominell nivå är i första hand kvalitativa, med lägen och proportioner som de primära statistiska måtten.
Exempel på nominell data:
-
Typer av husdjur (hund, katt, fågel)
-
Hårfärg (blond, brun, grå)
-
Civilstånd (ensamstående, gift, skild)
Nominell mätning lägger mer vikt vid om kategorierna skiljer sig från varandra eller inte än på hur mycket. Detta innebär att räkning och gruppering är de enda matematiska operationerna som är möjliga. Forskare kan till exempel ta reda på hur många personer som ingår i varje kategori eller hur stor andel av totalen varje kategori representerar.
2. Ordinal nivå av mätning
Definition och egenskaper:
Ordinaldata introducerar en rangordning eller ordning bland kategorierna, som bygger på nominella data. Även om värdena är vettiga i ordning, kanske det inte alltid finns överensstämmelse i avvikelserna mellan värdena. Denna mätningsgrad är vanlig i undersökningar eller enkäter som gör att svaren kan rangordnas.
Exempel på ordningsdata:
-
Inkomstnivåer (låg, medel, hög)
-
Utbildningsnivå (gymnasium, magisterexamen, doktorsexamen)
-
Nöjdhetsbetyg (nöjd, neutral, missnöjd)
Jämfört med nominella data, underlättar ordinal data djupare analys och förbättrar kapaciteten att göra jämförelser över den. Forskare kan bestämma medianer eller konstruera percentilrang, men medelvärden är inte lämpliga på grund av inkonsekventa intervall mellan grupper.
3. Intervallnivå för mätning
Definition och egenskaper:
Genom att ha lika intervall mellan mätpunkter och värden utöver en meningsfull ordning, går intervalldata utöver ordningsdata. Eftersom denna nivå saknar en sann nollpunkt är storleksförhållandena ologiska även om skillnader mellan värden kan beräknas. Intervallmätningar är vanliga i områden som behöver exakta kvantifieringar, som temperatur och datum.
Exempel på intervalldata:
-
Temperatur i Fahrenheit (där 0 inte betyder ingen temperatur)
-
Datum i år (2000, 2001, 2002, etc.)
-
IQ-poäng
Forskare kan använda en större variation av statistiska metoder med intervalldata, såsom addition och subtraktion av objekt (för att få medelvärden, till exempel). Men på grund av avsaknaden av en absolut nolla är operationer som involverar multiplikation eller division (som beräkningsförhållanden) ogiltiga.
4. Förhållande Mätningsnivå
Definition och egenskaper:
Den mest avancerade och sofistikerade mätnivån representeras av kvotdata, som har en absolut nollpunkt, lika intervall och en meningsfull ordning. Detta gör det möjligt att utföra alla matematiska operationer, inklusive meningsfulla påståenden om kvoter.
Exempel på kvotdata:
-
Vikt (t.ex. kilogram, pund)
-
Avstånd (t.ex. meter, miles)
-
Tid som spenderas på en uppgift (t.ex. timmar)
Ratio data stöder alla statistiska mått, inklusive geometriska medelvärden och variationskoefficient, vilket gör den lämplig för ett brett spektrum av vetenskapliga analyser.
Vikten av mätnivåer
Mätnivån påverkar de statistiska tillvägagångssätt som kan användas och har en betydande inverkan på de insikter som erhålls från data. Planering är avgörande för all forskningsdesign eftersom den gör det möjligt för en att utföra giltig och tillförlitlig analys genom att välja rätt mätningsnivå för varje variabel.
De fyra mätnivåerna – nominell, ordningsföljd, intervall och förhållande – ger olika grader av precision och typer av data. För dem som är involverade i att samla in, utvärdera eller tolka statistisk data är det viktigt att förstå dessa nivåer. Genom att välja rätt nivå för varje variabel kan forskarna säkerställa att deras statistiska test och slutsatserna från dem är både korrekta och meningsfulla, vilket banar väg för robusta och insiktsfulla forskningsresultat.
