Ne visi duomenys sukurti vienodai. Naudinga klasifikuoti duomenų rinkinius pagal skirtingus kriterijus. Kai kurie yra kiekybinis, o kai kurie yra kokybinis. Kai kurie duomenų rinkiniai yra ištisiniai, o kai kurie - atskiri.
Kitas būdas atskirti duomenis yra suskirstyti į keturis matavimo lygius: vardinį, eilinį, intervalą ir santykį. Skirtingi matavimo lygiai reikalauja skirtingų statistinių metodų. Mes pažvelgsime į kiekvieną iš šių matavimo lygių.
Nominalus matavimo lygis
Nominalus matavimo lygis yra žemiausias iš keturių duomenų apibūdinimo būdų. Nominalus reiškia „tik vardu“ ir tai turėtų padėti atsiminti, kas yra šis lygis. Nominalūs duomenys apima vardus, kategorijas ar etiketes.
Duomenys nominaliu lygiu yra kokybiniai. Akių spalvos, atsakymai į apklausą taip arba ne, taip pat mėgstamos pusryčių košės priklauso nuo vardinio matavimo lygio. Net kai kurie dalykai su skaičiais, susijusiais su jais, pavyzdžiui, skaičius ant futbolo marškinėlių, yra nominalūs, nes jis naudojamas „pavadinti“ atskirą žaidėją aikštėje.
Šio lygio duomenų negalima tinkamai tvarkyti, todėl nėra prasmės skaičiuoti tokių priemonių, kaip priemonės ir standartiniai nuokrypiai.
Įprastinis matavimo lygis
Kitas lygis yra vadinamas įprastiniu matavimo lygiu. Šio lygio duomenis galima užsakyti, tačiau negalima atsižvelgti į reikšmingus duomenų skirtumus.
Čia turėtumėte galvoti apie tokius dalykus kaip dešimties geriausių miestų sąrašas. Dešimties miestų duomenys yra klasifikuojami nuo vieno iki dešimties, tačiau skirtumai tarp miestų nėra prasmingi. Negalima pažvelgti vien tik į reitingus ir sužinoti, koks gyvenimas yra geresnis 1-ame mieste nei 2-asis.
Kitas to pavyzdys yra raidžių pažymiai. Galite užsisakyti dalykų taip, kad A būtų aukštesnis nei B, tačiau neturėdami jokios kitos informacijos, negalite žinoti, kiek geriau A yra iš B.
Kaip ir nominalus lygis, eilinio lygio duomenys neturėtų būti naudojami skaičiavimuose.
Matavimo intervalas
Intervalo matavimo lygis susijęs su duomenimis, kuriuos galima užsakyti ir kuriuose duomenų skirtumai yra prasmingi. Šio lygio duomenys neturi atskaitos taško.
Farenheito ir Celsijaus skalės temperatūros yra abu duomenų pavyzdžiai intervalo matavimo lygis. Galite kalbėti apie 30 laipsnių, o 60 laipsnių mažiau nei 90 laipsnių, todėl skirtumai yra prasmingi. Tačiau 0 laipsnių (abiejose skalėse) šalčio, koks jis gali būti, nereiškia viso temperatūros nebuvimo.
Intervalo lygio duomenys gali būti naudojami skaičiavimuose. Tačiau šio lygmens duomenims trūksta vieno tipo palyginimo. Net jei 3 x 30 = 90, neteisinga sakyti, kad 90 laipsnių Celsijaus yra tris kartus karščiau nei 30 laipsnių Celsijaus.
Matavimo santykis
Ketvirtasis ir aukščiausias matavimo lygis yra santykio lygis. Santykio lygio duomenys, be nulinės vertės, turi ir visas intervalo lygio savybes. Dėl nulio buvimo dabar prasminga palyginti matavimų koeficientus. Tokios frazės kaip „keturis kartus“ ir „du kartus“ yra reikšmingos santykio lygyje.
Bet kurios matavimo sistemos atstumai suteikia mums duomenis santykiu. Toks matas, koks yra 0 pėdų, turi prasmę, nes jis nereiškia ilgio. Be to, 2 pėdos yra dvigubai ilgesnės nei 1 pėdos. Taigi santykiai gali būti formuojami tarp duomenų.
Matuojant santykį, galima apskaičiuoti ne tik sumas ir skirtumus, bet ir koeficientus. Vieną matavimą galima padalyti iš bet kurio, be nulio, matavimo ir bus gautas reikšmingas skaičius.
Pagalvokite prieš apskaičiuodami
Pateikus socialinio draudimo numerių sąrašą, su jais galima atlikti įvairius skaičiavimus, tačiau nė vienas iš šių skaičiavimų neturi nieko reikšmingo. Kas yra vienas socialinio draudimo numeris, padalytas iš kito? Visiškas jūsų laiko švaistymas, nes socialinio draudimo numeriai matuojami nominaliu lygiu.
Kai jums bus duoti tam tikri duomenys, pagalvokite prieš tai jūs apskaičiuojate. Tai, ką prasminga daryti, lems jūsų atliekamas matavimo lygis.