Dataniveauer for måling

en variabel har et af fire forskellige måleniveauer: Nominel, ordinær, Interval eller forhold. (Interval og Ratio niveauer af måling kaldes undertiden kontinuerlig eller skala). Det er vigtigt for forskeren at forstå de forskellige måleniveauer, da disse måleniveauer sammen med, hvordan forskningsspørgsmålet formuleres, dikterer, hvilken statistisk analyse der er passende. Faktisk binder den gratis overførsel nedenfor bekvemt en variabels niveauer til forskellige statistiske analyser.

Opdag, hvordan vi hjælper med at redigere dine Afhandlingskapitler

tilpasning af teoretiske rammer, indsamling af artikler, syntese af huller, artikulering af en klar metode og dataplan og skrivning om de teoretiske og praktiske konsekvenser af din forskning er en del af vores omfattende afhandlingsredigeringstjenester.

• Bring afhandling redigering ekspertise til kapitel 1-5 i tide.
• Spor alle ændringer, og arbejd derefter med dig for at skabe videnskabelig skrivning.
• løbende støtte til adresse udvalg feedback, reducere revisioner.

fire forskellige Måleniveauer

i faldende rækkefølge af præcision er de fire forskellige måleniveauer:

Nominel–Latin kun for navn (republikansk, demokrat, grøn, Libertarian)

Ordinal–tænk ordnede niveauer eller rækker (lille–8 ounce, medium–12 ounce, stor–32 ounce)

Interval–lige intervaller mellem niveauer (1 dollar til 2 dollars er det samme interval som 88 dollars til 89 dollars)

Ratio–lad “o” – niveauet være i forholdet minde dig om et nul i skalaen (dag 0, dag 1, dag 2, Dag 3, …)

det første måleniveau er nominelt måleniveau. I dette måleniveau bruges tallene i variablen kun til at klassificere dataene. I dette måleniveau kan ord, bogstaver og alfanumeriske symboler bruges. Antag, at der er data om personer, der tilhører tre forskellige kønskategorier. I dette tilfælde, den person, der tilhører det kvindelige køn, kunne klassificeres som F, den person, der tilhører det mandlige køn, kunne klassificeres som M, og transgendered klassificeret som T. denne type tildelingsklassificering er nominelt måleniveau.

det andet niveau af måling er det ordinære niveau af måling. Dette måleniveau viser et ordnet forhold mellem variabelens observationer. Antag, at en studerende scorer den højeste karakter på 100 i klassen. I dette tilfælde ville han blive tildelt den første rang. Derefter, en anden klassekammerat scorer den næsthøjeste klasse af en 92; hun ville blive tildelt den anden rang. En tredje studerende scorer en 81, og han ville blive tildelt den tredje rang, og så videre. Det ordinære måleniveau angiver en rækkefølge af målingerne.

det tredje niveau af måling er intervallet niveau af måling. Måleintervallet klassificerer og bestiller ikke kun målingerne, men det specificerer også, at afstandene mellem hvert interval på skalaen er ækvivalente langs skalaen fra lavt interval til højt interval. For eksempel kan et intervalmålingsniveau være måling af angst hos en studerende mellem score på 10 og 11, dette interval er det samme som for en studerende, der scorer mellem 40 og 41. Et populært eksempel på dette måleniveau er Temperatur i Celsius, hvor for eksempel afstanden mellem 940C og 960C er den samme som afstanden mellem 1000C og 1020c.

det fjerde niveau af måling er forholdet niveau af måling. I dette måleniveau kan observationerne ud over at have lige store intervaller også have en værdi på nul. Nulet i skalaen gør denne type måling i modsætning til de andre typer målinger, selvom egenskaberne ligner egenskaberne for måleintervallet. I forholdet niveau af måling, divisionerne mellem punkterne på skalaen har en tilsvarende afstand mellem dem.

forskeren skal bemærke, at blandt disse måleniveauer bruges det nominelle niveau simpelthen til at klassificere data, mens måleniveauerne beskrevet af intervalniveauet og forholdsniveauet er meget mere nøjagtige.

relaterede sider:

Dataniveauer og måling

Dataanalyseplan

Statistikløsninger kan hjælpe med din kvantitative analyse ved at hjælpe dig med at udvikle din metode og resultatkapitler. De tjenester, vi tilbyder, inkluderer:

Dataanalyseplan

rediger dine forskningsspørgsmål og null/alternative hypoteser

Skriv din dataanalyseplan; Angiv specifikke statistikker for at adressere forskningsspørgsmålene, antagelserne i statistikken og begrunde, hvorfor de er de relevante statistikker; Giv referencer

retfærdiggør din stikprøvestørrelse/strømanalyse, giv referencer

Forklar din dataanalyseplan for dig, så du er komfortabel og selvsikker

to timers ekstra support med din statistiker

kvantitative resultater sektion (Beskrivende statistik, bivariate og Multivariate analyser, strukturel Ligningsmodellering, Stianalyse, HLM, klyngeanalyse)

ren og kodedatasæt

udfør beskrivende statistik (dvs. frekvens og procent , alt efter hvad der er relevant)

Udfør analyser for at undersøge hvert af dine forskningsspørgsmål

Opskrivningsresultater

Giv apa 6. udgave tabeller og tal

Forklar kapitel 4 fund

løbende support til hele resultater kapitel statistik

ring venligst 727-442-4290 for at anmode om et tilbud baseret på detaljerne i din forskning, skal du planlægge ved hjælp af kalenderen på hans side eller e-mail