ทำความเข้าใจการวัดสี่ระดับ: กำหนด ลำดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน

การทำความเข้าใจระดับการวัดทางสถิติถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรวบรวม การวิเคราะห์ และการตีความข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ระดับความแม่นยำในการวัดตัวแปร และประเภทของการวิเคราะห์ทางสถิติที่อาจดำเนินการ จะถูกกำหนดโดยระดับเหล่านี้ ได้แก่ ระดับที่ระบุ ลำดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน ในบทความบล็อกนี้ เราจะดูแต่ละระดับการวัด ประเมินการใช้งาน และอธิบายว่าสิ่งเหล่านั้นส่งผลต่อข้อมูลเชิงลึกอย่างไร

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับระดับการวัด

ระดับการวัดหมายถึงความแม่นยำในการหาปริมาณและจำแนกตัวแปรข้อมูล ซึ่งมีอิทธิพลต่อลักษณะทางคณิตศาสตร์ของค่าที่กำหนดให้กับตัวแปร ตัวอย่างเช่น เมื่อศึกษารูปแบบการใช้จ่ายของชาวเบอร์ลิน นักวิจัยอาจรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับปัจจัยต่างๆ เช่น รายได้ ตำแหน่งที่แน่นอน อายุ และรายจ่าย ระดับความแม่นยำของตัวแปรเหล่านี้ในการหาปริมาณจะแตกต่างกันไปในแต่ละคน ซึ่งส่งผลต่อประเภทและความลึกของการวิเคราะห์ทางสถิติที่สามารถทำได้

1. ระดับการวัดที่กำหนด

ความหมายและลักษณะ:

ระดับการวัด nominal เป็นการวัดประเภทพื้นฐานที่สุด ซึ่งสามารถจำแนกข้อมูลได้โดยไม่ต้องกำหนดค่าเชิงปริมาณ ไม่มีการจัดอันดับหรือลำดับที่แท้จริงในระดับนี้ ใช้สำหรับการติดฉลากตัวแปรเท่านั้น ตัวแปรที่วัดในระดับที่ระบุนั้นส่วนใหญ่เป็นเชิงคุณภาพ โดยมีรูปแบบและสัดส่วนที่ทำหน้าที่เป็นตัวชี้วัดทางสถิติหลัก

ตัวอย่างของข้อมูลที่ระบุ:

1. ประเภทสัตว์เลี้ยง (สุนัข แมว นก)

2. สีผม (สีบลอนด์, สีน้ำตาล, สีเทา)

3. สถานภาพการสมรส (โสด, แต่งงานแล้ว, หย่าร้าง)

การวัดที่กำหนดให้ความสำคัญกับว่าหมวดหมู่ต่างๆ แตกต่างกันหรือไม่มากกว่าจะเน้นไปที่เท่าใด นี่หมายความว่าการนับและการจัดกลุ่มเป็นเพียงการดำเนินการทางคณิตศาสตร์เท่านั้นที่เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยสามารถคำนวณได้ว่ามีกี่คนในแต่ละหมวดหมู่ หรือสัดส่วนของจำนวนรวมแต่ละหมวดหมู่ที่เป็นตัวแทน

2. ระดับการวัดลำดับ

ความหมายและลักษณะ:

ข้อมูลลำดับจะแนะนำการจัดอันดับหรือลำดับระหว่างหมวดหมู่ต่างๆ โดยอาศัยข้อมูลที่ระบุ แม้ว่าค่าต่างๆ จะดูสมเหตุสมผลตามลำดับ แต่ค่าต่างๆ อาจไม่สอดคล้องกันเสมอไป การวัดระดับนี้เป็นเรื่องปกติในแบบสำรวจหรือแบบสำรวจที่อนุญาตให้จัดอันดับคำตอบได้

ตัวอย่างของข้อมูลลำดับ:

1. ระดับรายได้ (ต่ำ กลาง สูง)

2. ระดับการศึกษา (มัธยม, ปริญญาโท, ปริญญาเอก)

3. การให้คะแนนความพึงพอใจ (พอใจ เป็นกลาง ไม่พอใจ)

เมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลที่ระบุ ข้อมูลลำดับ ช่วยให้การวิเคราะห์เชิงลึกยิ่งขึ้นและปรับปรุงความสามารถในการเปรียบเทียบข้อมูลในนั้น นักวิจัยสามารถกำหนดค่ามัธยฐานหรือสร้างอันดับเปอร์เซ็นไทล์ได้ แต่ค่าเฉลี่ยไม่เหมาะสมเนื่องจากช่วงเวลาระหว่างกลุ่มไม่สอดคล้องกัน

3. ระดับช่วงการวัด

ความหมายและลักษณะ:

การมีช่วงเวลาที่เท่ากันระหว่างจุดการวัดและค่า นอกเหนือจากลำดับที่มีความหมาย ข้อมูลช่วงเวลาจึงไปไกลกว่าข้อมูลลำดับ เนื่องจากระดับนี้ขาดจุดศูนย์ที่แท้จริง อัตราส่วนของขนาดจึงไม่สมเหตุสมผล แม้ว่าจะสามารถคำนวณความแตกต่างระหว่างค่าได้ก็ตาม การวัดเป็นช่วง เป็นเรื่องปกติในสาขาที่ต้องการการวัดปริมาณที่แม่นยำ เช่น อุณหภูมิและวันที่

ตัวอย่างข้อมูลช่วงเวลา:

1. อุณหภูมิเป็นฟาเรนไฮต์ (โดยที่ 0 ไม่ได้หมายความว่าไม่มีอุณหภูมิ)

2. วันที่ในปี (2543, 2544, 2545 เป็นต้น)

3. คะแนนไอคิว

นักวิจัยสามารถใช้วิธีการทางสถิติได้หลากหลายมากขึ้นพร้อมข้อมูลช่วงเวลา เช่น การบวกและการลบรายการต่างๆ (เช่น เพื่อให้ได้คะแนนเฉลี่ย) อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไม่มีศูนย์สัมบูรณ์ การดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับการคูณหรือการหาร (เช่น อัตราส่วนการคำนวณ) จึงไม่ถูกต้อง

4. ระดับอัตราส่วนของการวัด

ความหมายและลักษณะ:

ระดับการวัดขั้นสูงและซับซ้อนที่สุดจะแสดงด้วยข้อมูลอัตราส่วน ซึ่งมีจุดศูนย์สัมบูรณ์ ช่วงเวลาที่เท่ากัน และลำดับที่มีความหมาย ซึ่งทำให้สามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์ทั้งหมดได้ รวมถึงข้อความที่มีความหมายเกี่ยวกับอัตราส่วนด้วย

ตัวอย่างข้อมูลอัตราส่วน:

1. น้ำหนัก (เช่น กิโลกรัม ปอนด์)

2. ระยะทาง (เช่น เมตร ไมล์)

3. เวลาที่ใช้ในงาน (เช่น ชั่วโมง)

ข้อมูลอัตราส่วน รองรับมาตรการทางสถิติทั้งหมด รวมถึงค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตและสัมประสิทธิ์ของการแปรผัน ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ในวงกว้าง

ความสำคัญของระดับการวัด

ระดับการวัดมีอิทธิพลต่อแนวทางทางสถิติที่สามารถนำมาใช้และมีผลกระทบอย่างมากต่อข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากข้อมูล การวางแผนมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการออกแบบการวิจัยใดๆ เนื่องจากช่วยให้สามารถทำการวิเคราะห์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้โดยการเลือกระดับการวัดที่ถูกต้องสำหรับตัวแปรแต่ละตัว

ระดับการวัดสี่ระดับ ได้แก่ ระบุ ลำดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน ให้ระดับความแม่นยำและประเภทของข้อมูลที่แตกต่างกัน สำหรับผู้ที่มีส่วนร่วมในการรวบรวม ประเมิน หรือตีความข้อมูลทางสถิติ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจระดับเหล่านี้ ด้วยการเลือกระดับที่ถูกต้องสำหรับตัวแปรแต่ละตัว นักวิจัยสามารถมั่นใจได้ว่าการทดสอบทางสถิติและข้อสรุปที่ได้จากการทดสอบนั้นมีทั้งความแม่นยำและมีความหมาย ซึ่งปูทางไปสู่ผลการวิจัยที่แข็งแกร่งและลึกซึ้ง