Розуміння рівнів статистичних вимірювань має вирішальне значення для ефективного збору, аналізу та інтерпретації даних. Ступінь точності, з якою вимірюються змінні, і, отже, тип статистичного аналізу, який можна провести, визначаються цими рівнями: номінальним, порядковим, інтервальним і відношенням. У цій статті блогу ми розглянемо кожен рівень вимірювання, оцінимо його застосування та опишемо, як вони впливають на аналіз даних.
Вступ до рівнів вимірювання
Рівні вимірювання стосуються точності кількісного визначення та класифікації змінних даних, що впливає на математичну природу значень, присвоєних змінним. Наприклад, вивчаючи моделі витрат жителів Берліна, дослідники можуть збирати інформацію про такі фактори, як дохід, точне місцезнаходження, вік і витрати. Ступінь точності, з якою ці змінні можуть бути кількісно визначені, залежить від людини до людини, що впливає на тип і глибину статистичного аналізу, який можна провести.
1. Номінальний рівень вимірювання
Визначення та характеристики:
Номінальний рівень вимірювання є основним типом вимірювання, за яким дані можна класифікувати без присвоєння кількісного значення. Для цього рівня немає внутрішнього рейтингу чи порядку; він використовується лише для позначення змінних. Змінні, виміряні на номінальному рівні, є переважно якісними, а режими та пропорції є основними статистичними показниками.
Приклади номінальних даних:
-
Види домашніх тварин (собака, кішка, птах)
-
Колір волосся (русяве, каштанове, сиве)
-
Сімейний стан (неодружений, одружений, розлучений)
Номінальне вимірювання приділяє більше уваги тому, чи відрізняються категорії одна від одної, ніж тому, наскільки. Це означає, що підрахунок і групування є єдиними можливими математичними операціями. Наприклад, дослідники могли б визначити, скільки людей потрапляє в кожну категорію або яку частку від загальної кількості становить кожна категорія.
2. Порядковий рівень вимірювання
Визначення та характеристики:
Порядкові дані вводять рейтинг або порядок серед категорій на основі номінальних даних. Хоча значення мають сенс у порядку, не завжди може бути послідовність у розбіжностях між значеннями. Цей ступінь вимірювання поширений в опитуваннях або опитуваннях, які дозволяють ранжувати відповіді.
Приклади порядкових даних:
-
Рівень доходу (низький, середній, високий)
-
Рівень освіти (середня школа, магістр, доктор)
-
Оцінки задоволеності (задоволений, нейтральний, незадоволений)
Порівняно з номінальними даними, порядкові дані полегшують глибший аналіз і покращують можливості порівняння між ними. Дослідники можуть визначити медіани або побудувати процентильні ранги, але середні значення не підходять через суперечливі інтервали між групами.
3. Інтервальний рівень вимірювання
Визначення та характеристики:
Маючи рівні інтервали між точками вимірювання та значеннями на додаток до значущого порядку, інтервальні дані виходять за межі порядкових даних. Оскільки на цьому рівні відсутня справжня нульова точка, співвідношення величин є нелогічними, навіть якщо розбіжності між значеннями можна обчислити. Інтервальні вимірювання поширені в областях, які потребують точної кількісної оцінки, як-от температура та дата.
Приклади інтервальних даних:
-
Температура у градусах Фаренгейта (де 0 не означає відсутність температури)
-
Дати в роках (2000, 2001, 2002 та ін.)
-
Показники IQ
Дослідники можуть використовувати різноманітні статистичні методи з інтервальними даними, наприклад додавання та віднімання елементів (наприклад, щоб отримати середні оцінки). Однак через відсутність абсолютного нуля операції множення або ділення (такі як обчислення коефіцієнтів) недійсні.
4. Коефіцієнт рівня вимірювання
Визначення та характеристики:
Найдосконаліший і складний рівень вимірювання представлений даними співвідношення, які мають абсолютний нуль, рівні інтервали та значущий порядок. Це робить можливим виконання всіх математичних операцій, включаючи значущі твердження про співвідношення.
Приклади даних співвідношення:
-
Вага (наприклад, кілограми, фунти)
-
Відстань (наприклад, метри, милі)
-
Час, витрачений на виконання завдання (наприклад, години)
Дані співвідношення підтримують усі статистичні показники, зокрема середнє геометричне та коефіцієнт варіації, що робить його придатним для широкого спектру наукових аналізів.
Важливість рівнів вимірювання
Рівень вимірювання впливає на статистичні підходи, які можна використовувати, і має суттєвий вплив на розуміння, отримане з даних. Планування має вирішальне значення для будь-якого дизайну дослідження, оскільки воно дозволяє проводити дійсний і надійний аналіз шляхом вибору правильного рівня вимірювання для кожної змінної.
Чотири рівні вимірювання — номінальний, порядковий, інтервальний і коефіцієнт — забезпечують різні ступені точності та типи даних. Для тих, хто займається збором, оцінкою чи інтерпретацією статистичних даних, важливо розуміти ці рівні. Вибираючи правильний рівень для кожної змінної, дослідники можуть переконатися, що їхні статистичні тести та висновки, зроблені на їх основі, є точними та значущими, прокладаючи шлях до надійних та глибоких результатів досліджень.
