Nem minden adat jön létre egyenlően. Hasznos az adatkészleteket különböző kritériumok szerint osztályozni. Néhányan vannak mennyiségi, és vannak minőségi. Néhány adatkészlet folyamatos, mások diszkrét.
Az adatok elkülönítésének másik módja az, hogy négy mérési szintre osztályozzák: névleges, rendi, intervallum és arány. A különböző mérési szintek eltérő statisztikai technikákat igényelnek. Megvizsgáljuk ezeket a mérési szinteket.
Névleges mérési szint
A névleges mérési szint az adatok jellemzésére szolgáló négy módszer közül a legalacsonyabb. A névleges azt jelenti, hogy "csak a névben", és ennek meg kell emlékeznie erre a szintre. A névleges adatok névvel, kategóriával vagy címkével foglalkoznak.
A nominális szintű adatok minőségi. Szemszín, igen vagy nem válaszok egy felmérésre, és a kedvenc reggeli gabonapelyhek mind a névleges mérési szintet befolyásolják. Még azok a dolgok is, amelyekhez a számokkal társulnak, mint például a futballmez hátulján lévő szám, névleges, mivel arra használják, hogy egy adott játékosot "megnevezjenek" a pályán.
Az ilyen szintű adatokat nem lehet értelmes módon megrendelni, és nincs értelme kiszámítani az eszközöket és eszközöket standard eltérések.
A mérés normál szintje
A következő szintet normális mérési szintnek nevezzük. Ezen a szinten az adatok megrendelhetők, de az adatok között nem lehet különbségeket értelmezni.
Itt olyan dolgokra kell gondolkodnia, mint a tíz legjobban élő város listája. Az adatok, itt tíz város, egytől tízig vannak rangsorolva, de a városok közötti különbségeknek nincs nagy értelme. Nem lehet csupán a rangsorolást megnézni, hogy megtudja, mennyivel jobb az élet az 1. számú városban, mint a 2. városban.
Ehhez egy másik példa a levélminőségek. Rendelhetsz olyan dolgokat, hogy A magasabb, mint B, de semmilyen más információ nélkül nem tudhatjuk, mennyire jobb egy A egy B-től.
Mint a névleges szint, a szokásos szintű adatokat nem szabad felhasználni a számításokban.
Mérési intervallum
A mérés intervallumszintje megrendelhető adatokkal foglalkozik, amelyekben az adatok közötti különbségeknek értelme van. Az e szintű adatoknak nincs kiindulópontja.
Az Fahrenheit és Celsius skála A hőmérsékletek mindkét példája a a mérés intervallumszintje. Beszélhet arról, hogy 30 fokos, ha 60 fokos, mint 90 fokos, tehát a különbségeknek van értelme. A 0 fokos (mindkét skálán) hideg azonban nem jelenti a hőmérséklet teljes hiányát.
Az intervallum szintű adatok felhasználhatók a számításokhoz. Az e szintű adatok azonban nem tartalmaznak egyfajta összehasonlítást. Annak ellenére, hogy 3x30 = 90, nem helyes azt mondani, hogy a 90 fok Celsius-fok háromszor olyan meleg, mint a 30 Celsius-fok.
Mérési szint
A mérés negyedik és legmagasabb szintje az arányszint. A hányados szintű adatok a nulla érték mellett az intervallumszint minden tulajdonságával rendelkeznek. A nulla jelenléte miatt ésszerű összehasonlítani a mérési arányokat. Az olyan kifejezések, mint a "négyszer" és a "kétszer", értelmesek az arány szintjén.
A távolságok, bármilyen mérési rendszerben, arányos szinten adnak adatokat. A 0 láb méretű mérésnek van értelme, mivel nem jelent hosszát. Ezenkívül a 2 láb kétszer olyan hosszú, mint az 1 láb. Tehát arányok alakíthatók ki az adatok között.
A mérési arány szintjén nem csak az összegeket és a különbségeket lehet kiszámítani, hanem az arányokat is. Egy mérés osztható bármilyen nem nulla méréssel, és egy számszerű eredményt kap.
Gondolkodjon a kiszámítás előtt
A társadalombiztosítási számok listája alapján mindenféle számítást elvégezhetünk velük, de ezeknek a számításoknak semmi értelme nincs. Mi az egyik társadalombiztosítási szám osztva egy másikkal? Az idő teljes pazarlása, mivel a társadalombiztosítási számok a névleges mérési szinten vannak.
Ha kapsz valamilyen adatot, gondolkodj előtt kiszámítja. A mérési szint, amellyel dolgozik, meghatározza, hogy mit érdemes tenni.