Poziomy pomiaru

Określenie dokładności, z jaką mierzymy dane zjawisko. Poziom pomiaru określa, jakie operacje statystyczne można wykonać na zmiennych. Wyróżniamy cztery poziomy pomiaru:

·         Nominalny. Wartości muszą być rozłączne, ale nie są uporządkowane. Przykładem może być płeć lub poglądy polityczne.

·         Porządkowy. Wartości są ułożone w logicznym porządku, np. „zdecydowanie tak”, „raczej  tak”, „raczej nie”, „zdecydowanie nie”, lub „bardzo dobrze”, „dobrze”, „dostatecznie”, „niedostatecznie” . Warto zwrócić uwagę, że kategoryzacja jest arbitralna i nie zachowuje stałych odległości pomiędzy wartościami. Nie można powiedzieć, że ocena „bardzo dobrze” jest dwa razy lepsza od oceny „dostatecznie”, co – nawiasem mówiąc- obrazuje jak kontrowersyjne jest obliczanie średniej z ocen szkolnych.

·         Interwałowy. Tutaj odległości pomiędzy punktami na skali są stałe i przyrastają w sposób dyskretny, tj. o małe wielkości. Skala interwałowa nie posiada fizycznie istniejącego punktu zero. Przykładem może być skala IQ lub Celsjusza.

·         Ilorazowy. Najsilniejszy poziom pomiaru. Odległości pomiędzy wartościami są stałe i dyskretne, fizycznie istnieje zero. Przykłady to wzrost, waga, skala Kelvina itd.

Im silniejszy poziom pomiaru, tym więcej operacji statystycznych można wykonać na zmiennych. Większość procedur – od zwykłego liczenia średniej, przez parametryczne testy istotności, analizę wariancji po regresję i redukcję wymiarów wymaga zastosowania silnej skali pomiaru, choć warto pamiętać, że wszystkie te procedury mają swoje nieparametryczne odpowiedniki. Konstruując narzędzie warto sięgać po możliwie najsilniejszy poziom pomiaru – daje nam to więcej swobody w analizie danych i mocniej osadzone wnioski.

Opracował: Bartłomiej Walczak