Os tipos de escalas em Estatística

menos que você tenha uma carreira como pesquisador, é provável que você só se preocupa com escalas utilizadas nas estatísticas a nível universitário . Cursos em este nível lida com métodos de pesquisa e análise de dados. Se você já tomou uma pesquisa, no entanto, de ter revisitado o assunto, mesmo se você nunca deu-lhe um segundo pensamento. Pesquisadores coletar dados usando diferentes escalas, cada uma das quais permite diferentes tipos de análise . Nominais

dados nominais , segundo o professor Jason T. Newsom da Universidade Estadual de Portland , nada do ponto de vista quantitativo quer dizer. Quando você usa a escala nominal , você procura para classificar ou categorizar dados. Exemplos de variáveis ​​nominais incluem sexo ou gênero , partido político filiação e cor do cabelo. Quando os pesquisadores avaliar esses dados , que muitas vezes atribuir números a uma determinada resposta , mas esses números não significam nada . Eles são usados ​​por programas de computador requerem números para análise , em vez de palavras. Por exemplo, um pesquisador pode codificar todas as respostas masculinas como “0 ” e todas as respostas femininas como “1”. Como o Professor Emérito David W. Stockburger de Missouri State University observa , calculando estatísticas, tais como média ou desvio padrão a partir de dados nominais , prova sem sentido.

Ordinais

escalas ordinais possuem as mesmas qualidades que os dados nominais , exceto , como o Dr. Newsom observa , eles “têm uma conotação valorativa . ” Newsom usa a satisfação no trabalho como um exemplo de uma medida ordinal. Se você avaliar a satisfação no trabalho em uma escala de 1 a 10 , você sabe que uma pontuação de 10 é melhor do que uma pontuação de 9 , uma pontuação de 9 é melhor do que uma pontuação de 8, e assim por diante. Não sabemos por quanto 10 é melhor do que 9 ou , se a distância entre os dois é a mesma que a distância entre 9 e 8 .

Intervalo

Celsius ou temperatura Fahrenheit é um dado intervalo.

medidas intervalo fornecer as mesmas informações como variáveis ​​na escala ordinal , mas a distância entre os valores é fixo. Com variáveis ​​de intervalo , a distância entre os 10 e 9 , a distância entre 9 e 8 , e assim por diante é conhecida , bem como igual . Newsom usa Celsius ou Fahrenheit temperatura como exemplos de dados de escala de intervalo. A diferença entre 10 graus e 20 graus é o mesmo que a diferença entre 90 e 100 graus .

Proporção

de peso é medida na escala de proporção .

Dados nível Proporção compartilham as mesmas qualidades como dados sobre a escala de intervalo , exceto variáveis ​​de relação tem um zero absoluto . Como Newsom salienta , ao contrário Celsius ou Fahrenheit temperatura , a medição da temperatura na escala Kelvin está no nível do índice . Não existe tal coisa como abaixo de zero na escala Kelvin . O peso é outro exemplo comum de dados em uma escala de razão . Peso tem um zero absoluto. Algo ou alguém que não pode ter um peso inferior a zero.