Data Nivåer Av Måling

en variabel har en av fire ulike nivåer av måling: Nominell, Ordinal, Intervall eller Forhold. (Intervall-og Forholdsnivåer for måling kalles Noen ganger Kontinuerlig Eller Skala). Det er viktig for forskeren å forstå de ulike målenivåene, da disse målenivåene, sammen med hvordan forskningsspørsmålet er formulert, dikterer hvilken statistisk analyse som er hensiktsmessig. Faktisk knytter den Gratis nedlastingen nedenfor beleilig en variabels nivåer til ulike statistiske analyser.

Oppdag Hvordan Vi Hjelper Til Med Å Redigere Avhandlingskapitlene Dine

Justere teoretisk rammeverk, samle artikler, syntetisere hull, formulere en klar metodikk og dataplan, og skrive om de teoretiske og praktiske implikasjonene av forskningen din er en del av våre omfattende avhandlingsredigeringstjenester.

• Ta med avhandlingsredigeringskompetanse til kapittel 1-5 i tide.
• Spor alle endringer, og arbeid med deg for å få vitenskapelig skriving.
• Løpende støtte for å adressere komiteens tilbakemelding, redusere revisjoner.

Fire Forskjellige Målenivåer

i synkende rekkefølge av presisjon er de fire forskjellige målenivåene:

Nominell–Latin for bare navn (Republikansk, Demokrat, Grønn, Libertarian)

Ordinal–Tenk bestilte nivåer Eller ranger (liten–8oz, medium–12oz, stor–32oz)

Intervall–Like intervaller mellom nivåer (1 dollar til 2 dollar er det samme intervallet som 88 dollar til 89 dollar)

Forhold–La “o” i forholdet minne du av en null i skalaen (dag 0, dag 1, dag 2, dag 3, …)

det første nivået av måling er nominelt målenivå. I dette målenivået brukes tallene i variabelen bare til å klassifisere dataene. I dette nivået av måling, ord, bokstaver og alfanumeriske symboler kan brukes. Anta at det er data om personer som tilhører tre forskjellige kjønnskategorier. I dette tilfellet kan personen som tilhører det kvinnelige kjønn klassifiseres Som F, personen som tilhører det mannlige kjønn kan klassifiseres Som M, og transgendered klassifisert Som T. Denne typen tildelingsklassifisering er nominelt målenivå.

det andre målenivået er ordinært målenivå. Dette målenivået viser noe ordnet forhold mellom variabelens observasjoner. Anta at en student scorer høyeste karakter på 100 i klassen. I dette tilfellet vil han bli tildelt den første rangen. Deretter scorer en annen klassekamerat den nest høyeste karakteren av en 92; hun ville bli tildelt den andre rangen. En tredje student scorer en 81 og han ville bli tildelt tredje rang, og så videre. Ordinært målenivå indikerer en bestilling av målingene.

det tredje målenivået er måleintervallet. Intervallnivået for måling klassifiserer og bestiller ikke bare målingene, men det spesifiserer også at avstandene mellom hvert intervall på skalaen er ekvivalente langs skalaen fra lavt intervall til høyt intervall. For eksempel kan et intervallnivå av måling være måling av angst hos en student mellom poengsummen 10 og 11, dette intervallet er det samme som for en student som scorer mellom 40 og 41. Et populært eksempel på dette målenivået er temperatur i celsius, hvor for eksempel avstanden MELLOM 940C OG 960C er den samme som avstanden mellom 1000C og 1020C.

det fjerde målenivået er forholdsnivået for måling. I dette målenivået kan observasjonene, i tillegg til å ha like intervaller, også ha en verdi på null. Null i skalaen gjør denne typen måling i motsetning til de andre måletypene, selv om egenskapene ligner på intervallnivået for måling. I forholdsnivået for måling har divisjonene mellom punktene på skalaen en tilsvarende avstand mellom dem.

forskeren bør merke seg at blant disse målenivåene er det nominelle nivået ganske enkelt brukt til å klassifisere data, mens målenivåene beskrevet av intervallnivået og forholdsnivået er mye mer nøyaktige.

Relaterte sider:

Datanivåer Og Måling

Dataanalyseplan

Statistikkløsninger kan bistå med kvantitativ analyse ved å hjelpe deg med å utvikle metodikk-og resultatkapitler. Tjenestene vi tilbyr inkluderer:

Dataanalyseplan

Rediger dine forskningsspørsmål og null/alternative hypoteser

Skriv din dataanalyseplan; angi spesifikk statistikk for å løse forskningsspørsmålene, forutsetningene til statistikken, og begrunne hvorfor de er de riktige statistikkene; Gi referanser

Juster prøvestørrelsen/strømanalysen, Gi referanser

Forklar dataanalyseplanen din slik at du er komfortabel og trygg

To timers ekstra støtte med statistikeren

Kvantitativ Resultatseksjon (Beskrivende Statistikk, Bivariate Og Multivariate Analyser, Strukturell Ligningsmodellering, Baneanalyse, HLM, Klyngeanalyse)

Clean og kode datasett

gjennomføre beskrivende statistikk (dvs. og prosent , etter behov)

Gjennomføre analyser for å undersøke hvert av dine forskningsspørsmål

Nedskrivningsresultater

Gi TFO 6. utgave tabeller og figurer

Forklar kapittel 4 funn

Løpende støtte for hele resultater kapittel statistikk

727-442-4290 for å be om et tilbud basert på detaljene i din forskning, planlegge ved hjelp av kalenderen på t hans side, eller e-post