Nelle statistiche, ci sono quattro scale di misurazione dei dati: nominale, ordinale, intervallo e rapporto. Questi sono semplicemente modi per sottocategoria diversi tipi di dati (ecco una panoramica dei tipi di dati statistici) . Questo argomento è di solito discusso nel contesto dell’insegnamento accademico e meno spesso nel “mondo reale.”Se stai rispolverando questo concetto per un test statistico, ringrazia un ricercatore psicologo di nome Stanley Stevens per aver escogitato questi termini.
Queste quattro scale di misurazione dei dati (nominale, ordinale, intervallo e rapporto) sono meglio comprese con l’esempio, come vedrai di seguito.
Nominale
Iniziamo con il più facile da capire. Le scale nominali sono utilizzate per etichettare le variabili, senza alcun valore quantitativo. Le scale “nominali” potrebbero essere semplicemente chiamate “etichette”.”Ecco alcuni esempi, di seguito. Si noti che tutte queste scale si escludono a vicenda (nessuna sovrapposizione) e nessuna di esse ha alcun significato numerico. Un buon modo per ricordare tutto questo è che “nominale” suona molto come” nome “e le scale nominali sono un po ‘come” nomi ” o etichette.
Nota: un sottotipo di scala nominale con solo due categorie (ad esempio maschio/femmina) è chiamato “dicotomico.”Se sei uno studente, puoi usarlo per impressionare il tuo insegnante.
Nota bonus #2: Altri sottotipi di dati nominali sono “nominali con ordine” (come “freddo, caldo, caldo, molto caldo”) e nominali senza ordine (come “maschio/femmina”).
Ordinale
Con le scale ordinali, l’ordine dei valori è ciò che è importante e significativo, ma le differenze tra ciascuno di essi non sono realmente note. Dai un’occhiata all’esempio qui sotto. In ogni caso, sappiamo che un # 4 è migliore di un # 3 o #2, ma non sappiamo–e non possiamo quantificare–quanto sia migliore. Ad esempio, la differenza tra ” OK “e” Infelice “è la stessa della differenza tra” Molto felice “e” Felice?”Non possiamo dirlo.
Le scale ordinali sono in genere misure di concetti non numerici come soddisfazione, felicità, disagio, ecc.
“Ordinale” è facile da ricordare perché suona come “ordine” e questa è la chiave da ricordare con “scale ordinali”–è l’ordine che conta, ma questo è tutto ciò che ottieni davvero da questi.
Nota avanzata: Il modo migliore per determinare la tendenza centrale su un insieme di dati ordinali è usare la modalità o la mediana; un purista ti dirà che la media non può essere definita da un insieme ordinale.
Intervallo
Le scale Interval sono scale numeriche in cui conosciamo sia l’ordine che le differenze esatte tra i valori. L’esempio classico di una scala di intervallo è la temperatura Celsius perché la differenza tra ciascun valore è la stessa. Ad esempio, la differenza tra 60 e 50 gradi è misurabile 10 gradi, così come la differenza tra 80 e 70 gradi.
Le scale di intervallo sono piacevoli perché si apre il regno dell’analisi statistica su questi set di dati. Ad esempio, la tendenza centrale può essere misurata in modalità, mediana o media; la deviazione standard può anche essere calcolata.
Come gli altri, è possibile ricordare i punti chiave di una “scala di intervalli” abbastanza facilmente. “Intervallo” significa “spazio in mezzo”, che è la cosa importante da ricordare–le scale di intervallo non solo ci parlano dell’ordine, ma anche del valore tra ogni elemento.
Ecco il problema con le scale di intervallo: non hanno un “vero zero.”Ad esempio, non esiste una cosa come “nessuna temperatura”, almeno non con celsius. Nel caso delle scale di intervallo, zero non significa l’assenza di valore, ma è in realtà un altro numero utilizzato sulla scala, come 0 gradi celsius. Anche i numeri negativi hanno un significato. Senza un vero zero, è impossibile calcolare i rapporti. Con i dati di intervallo, possiamo aggiungere e sottrarre, ma non possiamo moltiplicare o dividere.
Confuso? Ok, considera questo: 10 gradi C + 10 gradi C = 20 gradi C. Nessun problema lì. 20 gradi C non è due volte più caldo di 10 gradi C, tuttavia, perché non esiste una cosa come “nessuna temperatura” quando si tratta della scala Celsius. Quando convertito in Fahrenheit, è chiaro: 10C=50F e 20C=68F, che non è chiaramente due volte più caldo. Spero che abbia senso. Linea di fondo, intervallo di scale sono grandi, ma non possiamo calcolare i rapporti, che ci porta verso la nostra ultima scala di misurazione…
> Rapporto
Rapporto di scale sono il massimo nirvana quando si tratta di dati di scale di misura, perché ci dicono che circa l’ordine, ci dicono l’esatto valore tra le unità, E hanno anche un zero assoluto–che consente una vasta gamma di entrambi descrittiva e statistica inferenziale per essere applicato. A rischio di ripetermi, tutto quanto sopra sui dati dell’intervallo si applica alle scale di rapporto, più le scale di rapporto hanno una chiara definizione di zero. Buoni esempi di variabili di rapporto includono altezza, peso e durata.
Le scale di rapporto offrono una vasta gamma di possibilità quando si tratta di analisi statistiche. Queste variabili possono essere significativamente aggiunte, sottratte, moltiplicate, divise (rapporti). La tendenza centrale può essere misurata in modalità, mediana o media; le misure di dispersione, come la deviazione standard e il coefficiente di variazione possono anche essere calcolate dalle scale di rapporto.
Sommario
Il gioco è fatto! Spero che questa spiegazione sia chiara e che tu sappia capire i quattro tipi di scale di misurazione dei dati: nominale, ordinale, intervallo e rapporto! Vai a prenderli!
Se vuoi mettere alla prova le tue abilità, dai il breve quiz qui sotto (non funziona? Prova su un browser desktop):
