Уровни измерения в статистике

Не все данные созданы одинаково. Полезно классифицировать наборы данных по различным критериям. Некоторые это количественныйи некоторые из них качественный. Некоторые наборы данных являются непрерывными, а некоторые дискретными.

Другой способ разделения данных - классифицировать их по четырем уровням измерения: номинальный, порядковый, интервальный и коэффициент. Различные уровни измерения требуют различных статистических методов. Мы рассмотрим каждый из этих уровней измерения.

Номинальный уровень измерения является самым низким из четырех способов характеристики данных. Номинальное означает «только от имени», и это должно помочь вспомнить, что это за уровень. Номинальные данные относятся к именам, категориям или меткам.

Данные на номинальном уровне качественные. Цвета глаз, да или нет ответов на опрос, и любимые хлопья для завтрака - все это связано с номинальным уровнем измерения. Даже некоторые вещи с номерами, ассоциированными с ними, такие как число на спине футбольного свитера, являются номинальными, поскольку они используются, чтобы «назвать» отдельного игрока на поле.

Данные на этом уровне не могут быть упорядочены осмысленно, и нет смысла вычислять такие вещи, как средства и Стандартное отклонение.

Следующий уровень называется порядковым уровнем измерения. Данные на этом уровне могут быть упорядочены, но нет никаких различий между данными, которые имеют смысл.

Здесь вы должны думать о таких вещах, как список десяти лучших городов для жизни. Данные, здесь десять городов, ранжируются от одного до десяти, но различия между городами не имеют большого смысла. Невозможно взглянуть на рейтинг, чтобы узнать, насколько лучше жизнь в городе № 1, чем в городе № 2.

Другим примером этого являются буквенные оценки. Вы можете упорядочить вещи так, чтобы A был выше, чем B, но без какой-либо другой информации невозможно узнать, насколько лучше A от B.

Как с номинальный уровеньданные на порядковом уровне не должны использоваться в расчетах.

Интервальный уровень измерения касается данных, которые можно упорядочить, и в которых различия между данными имеют смысл. Данные на этом уровне не имеют отправной точки.

Шкалы Фаренгейта и Цельсия температуры являются примерами данных на интервальный уровень измерения. Вы можете говорить о 30 градусах, что на 60 градусов меньше, чем 90 градусов, поэтому различия имеют смысл. Тем не менее, 0 градусов (в обеих шкалах) холодно, как это может быть, не представляет полное отсутствие температуры.

Данные на уровне интервала могут быть использованы в расчетах. Тем не менее, данные на этом уровне не хватает одного типа сравнения. Даже если 3 x 30 = 90, неверно утверждать, что 90 градусов по Цельсию в три раза выше, чем 30 градусов по Цельсию.

Четвертый и самый высокий уровень измерения - это уровень отношения. Данные на уровне отношения обладают всеми функциями уровня интервала, в дополнение к нулевому значению. Из-за наличия нуля теперь имеет смысл сравнивать отношения измерений. Такие фразы, как «четыре раза» и «дважды» имеют смысл на уровне отношения.

Расстояния в любой системе измерения дают нам данные на уровне отношения. Такое измерение, как 0 футов, имеет смысл, так как оно не имеет длины. Кроме того, 2 фута в два раза длиннее 1 фута. Таким образом, отношения могут быть сформированы между данными.

На уровне отношения измерений можно рассчитать не только суммы и различия, но и отношения. Одно измерение может быть разделено на любое ненулевое измерение, и в результате получится значимое число.

Имея список номеров социального страхования, можно выполнять с ними все виды расчетов, но ни один из этих расчетов не дает ничего значимого. Какой номер социального страхования делится на другой? Полная трата вашего времени, так как номера социального страхования находятся на номинальном уровне измерения.

Когда вам дают некоторые данные, подумайте перед Вы рассчитываете. Уровень измерения, с которым вы работаете, определит, что имеет смысл делать.