Prezentare generală
în această pagină veți afla despre cele patru niveluri de date de măsurare (nominal, ordinal, interval și raport) și de ce sunt importante. Să ne ocupăm mai întâi de partea importantă.
cunoașterea nivelului de măsurare a variabilelor dvs. este importantă din două motive. Fiecare nivel de măsurare oferă un nivel diferit de detaliu. Nominal oferă cea mai mică cantitate de detalii, ordinal oferă următoarea cea mai mare cantitate de detalii, iar intervalul și raportul oferă cea mai mare cantitate de detalii.
într-o variabilă de nivel nominal, valorile sunt grupate în categorii care nu au o ordine semnificativă. De exemplu, genul și afilierea politică sunt variabile de nivel nominal. Membrilor grupului li se atribuie o etichetă în acel grup și nu există o ierarhie. Statisticile descriptive tipice asociate datelor nominale sunt frecvențele și procentele.
Descoperiți cum vă ajutăm să editați capitolele de disertație
alinierea cadrului teoretic, colectarea articolelor, sintetizarea lacunelor, articularea unei metodologii clare și a unui plan de date și scrierea despre implicațiile teoretice și practice ale cercetării dvs. fac parte din serviciile noastre complete de editare a disertației.
- aduceți expertiza de editare a disertației la capitolele 1-5 în timp util.
- urmăriți toate modificările, apoi lucrați cu dvs. pentru a aduce scrierea științifică.
- sprijin continuu pentru a aborda feedback-ul Comitetului, reducând revizuirile.
variabilele de nivel Ordinal sunt variabile de nivel nominal cu o ordine semnificativă. De exemplu, câștigătorii cursei de cai pot primi etichete de primul, al doilea, al treilea, al patrulea etc. și aceste etichete au o relație ordonată între ele (adică, primul este mai mare decât al doilea, al doilea este mai mare decât al treilea și așa mai departe). Ca și în cazul variabilelor de nivel nominal, variabilele de nivel ordinal sunt de obicei descrise cu frecvențe și procente.
variabilele de nivel Interval și raport (numite și variabile de nivel continuu) au cele mai multe detalii asociate cu acestea. Operațiile matematice precum adunarea, scăderea, înmulțirea și împărțirea pot fi aplicate cu exactitate valorilor acestor variabile. O variabilă de exemplu ar fi cantitatea de lapte utilizată în rețeta cookie (măsurată în cupe). Această variabilă are proprietăți aritmetice, astfel încât 2 căni de lapte sunt exact de două ori mai mult decât 1 cană de lapte. În plus, diferența dintre 1 și 2 căni de lapte este exact aceeași cu diferența dintre 2 și 3 căni de lapte. Variabilele de nivel Interval și raport sunt de obicei descrise folosind mijloace și abateri standard.
al doilea motiv pentru care nivelurile de măsurare sunt importante de știut este că diferite teste statistice sunt adecvate pentru variabile cu niveluri diferite de măsurare. De exemplu, testele chi-pătrat de independență sunt cele mai potrivite pentru datele de nivel nominal. Testul Mann-Whitney U este cel mai potrivit pentru o variabilă dependentă de nivel ordinal și o variabilă independentă de nivel nominal. Un ANOVA este cel mai potrivit pentru o variabilă dependentă de nivel continuu și o variabilă independentă de nivel nominal. Pentru a afla ce teste folosesc ce tipuri de variabile, vă rugăm să descărcați whitepaper gratuit.
date nominale niveluri de măsurare
o variabilă nominală este una în care valorile servesc doar ca etichete, chiar dacă aceste valori sunt numere. De exemplu, dacă dorim să clasificăm respondenții bărbați și femei, am putea folosi un număr de 1 pentru bărbați și 2 pentru femei. Cu toate acestea, valorile 1 și 2 în acest caz nu reprezintă nici o ordine semnificativă și nu au nici un sens matematic. Ele sunt pur și simplu folosite ca etichete. Datele nominale nu pot fi utilizate pentru a efectua multe calcule statistice, cum ar fi media și deviația standard, deoarece astfel de statistici nu au niciun sens atunci când sunt utilizate cu variabile nominale.
cu toate acestea, variabilele nominale pot fi utilizate pentru a face tabele încrucișate. Testul chi-pătrat poate fi efectuat pe o tabulare încrucișată a datelor nominale.
date ordinale nivelurile de măsurare
valorile variabilelor ordinale au o ordine semnificativă pentru ele. De exemplu, nivelul de educație (cu valori posibile de liceu, diplomă de licență și diplomă de absolvire) ar fi o variabilă ordinală. Există o ordine definitivă a categoriilor (adică, absolventul este mai mare decât cel de licență, iar cel de licență este mai mare decât liceul), dar nu putem face alte ipoteze aritmetice dincolo de asta. De exemplu, nu putem presupune că diferența de nivel de educație între licență și liceu este aceeași cu diferența dintre absolvent și licență.
putem folosi frecvențe, procente și anumite statistici non-parametrice cu date ordinale. Cu toate acestea, mijloacele, abaterile standard și testele statistice parametrice nu sunt, în general, adecvate pentru a fi utilizate cu date ordinale.
scara intervalului nivelurile de date de măsurare
pentru variabilele de interval, putem face presupuneri aritmetice cu privire la gradul de diferență între valori. Un exemplu de variabilă de interval ar fi temperatura. Putem presupune corect că diferența dintre 70 și 80 de grade este aceeași cu diferența dintre 80 și 90 de grade. Cu toate acestea, operațiile matematice de înmulțire și împărțire nu se aplică variabilelor de interval. De exemplu, nu putem spune cu exactitate că 100 de grade este de două ori mai fierbinte decât 50 de grade. În plus, variabilele de interval nu au adesea un punct zero semnificativ. De exemplu, o temperatură de zero grade (pe scări Celsius și Fahrenheit) nu înseamnă absența completă a căldurii.
unii cercetători tratează variabilele măsurate cu scale Likert (de exemplu, cu etichete precum 1 = nu sunt de acord cu tărie, 2 = nu sunt de acord, 3 = neutru, 4 = sunt de acord și 5 = sunt de acord cu tărie) ca variabile de interval. Cu toate acestea, tratarea răspunsurilor la scară Likert ca date de interval presupune că diferențele dintre punctele de pe scară sunt toate egale. Adică, utilizarea scalei Likert în 5 puncte ca scală de interval presupune că diferența dintre puternic de acord și de acord este aceeași diferență relativă ca între neutru și de acord. Aceasta nu este adesea o presupunere sigură de făcut, astfel încât răspunsurile la scară Likert sunt de obicei mai bine tratate ca ordinale.
o variabilă de interval poate fi utilizată pentru a calcula măsurile statistice utilizate în mod obișnuit, cum ar fi media (medie), deviația standard și coeficientul de corelație Pearson. Multe alte teste și tehnici statistice avansate necesită, de asemenea, date de interval sau raport.
scara raportului niveluri de date de măsurare
toate operațiile aritmetice sunt posibile pe o variabilă de raport. Un exemplu de variabilă a raportului ar fi greutatea (de exemplu, în lire sterline). Putem spune cu exactitate că 20 de kilograme este de două ori mai grea decât 10 kilograme. În plus, variabilele raportului au un punct zero semnificativ (de exemplu, exact 0 kilograme înseamnă că obiectul nu are greutate). Alte exemple de variabile de raport includ vânzările brute ale unei companii, cheltuielile unei companii, veniturile unei companii etc.
o variabilă de raport poate fi utilizată ca variabilă dependentă pentru majoritatea testelor statistice parametrice, cum ar fi testele t, testele F, corelația și regresia.