Datanivåer för mätning

en variabel har en av fyra olika mätnivåer: nominell, ordinär, intervall eller Förhållande. (Intervall och förhållande nivåer av mätning kallas ibland kontinuerlig eller skala). Det är viktigt för forskaren att förstå de olika mätnivåerna, eftersom dessa mätnivåer, tillsammans med hur forskningsfrågan formuleras, dikterar vilken statistisk analys som är lämplig. I själva verket knyter den gratis nedladdningen nedan bekvämt en variabels nivåer till olika statistiska analyser.

Upptäck hur vi hjälper till att redigera dina Avhandlingskapitel

anpassa teoretiska ramar, samla artiklar, syntetisera luckor, formulera en tydlig metodik och dataplan och skriva om de teoretiska och praktiska konsekvenserna av din forskning är en del av våra omfattande avhandlingstjänster.

• ta med avhandlingsredigeringsexpertis till kapitel 1-5 i tid.
• spåra alla ändringar och arbeta sedan med dig för att få till stånd vetenskapligt skrivande.
• pågående stöd för att ta itu med utskottets feedback, minska revideringar.

fyra olika mätnivåer

i fallande precisionsordning är de fyra olika mätnivåerna:

nominell–Latin för endast namn (republikan, Demokrat, grön, Libertarian)

ordinär–Tänk beställda nivåer eller rankningar (små–8oz, medium–12oz, stor–32oz)

intervall–lika intervaller mellan nivåer (1 dollar till 2 dollar är samma intervall som 88 dollar till 89 dollar)

förhållande–låt “o” i förhållande påminna dig om en noll i skalan (dag 0, Dag 1, dag 2, dag 3, …)

den första mätnivån är nominell mätnivå. I denna mätnivå används siffrorna i variabeln endast för att klassificera data. I denna mätnivå kan ord, bokstäver och alfanumeriska symboler användas. Antag att det finns data om personer som tillhör tre olika könskategorier. I det här fallet kan den person som tillhör det kvinnliga könet klassificeras som F, den person som tillhör det manliga könet kan klassificeras som M och transgendered klassificeras som T. Denna typ av tilldelningsklassificering är nominell mätnivå.

den andra mätnivån är den ordinarie mätnivån. Denna mätnivå visar ett visst ordnat förhållande mellan variabelns observationer. Antag att en student får högsta betyg på 100 i klassen. I det här fallet skulle han tilldelas den första rangen. Sedan, en annan klasskamrat får den näst högsta betyget på en 92; hon skulle tilldelas den andra rangen. En tredje elev får en 81 och han skulle tilldelas den tredje rangen, och så vidare. Den ordinära mätnivån indikerar en beställning av mätningarna.

den tredje mätnivån är mätintervallnivån. Intervallmätningsnivån klassificerar och beställer inte bara mätningarna utan anger också att avstånden mellan varje intervall på skalan är ekvivalenta längs skalan från lågt intervall till högt intervall. Till exempel kan en intervallmätningsnivå vara mätning av ångest hos en student mellan poängen 10 och 11, detta intervall är detsamma som för en student som får poäng mellan 40 och 41. Ett populärt exempel på denna mätnivå är temperaturen i Celsius, där till exempel avståndet mellan 940C och 960C är detsamma som avståndet mellan 1000c och 1020c.

den fjärde mätnivån är mätningsnivån. I denna mätnivå kan observationerna, förutom att ha lika intervall, också ha ett värde på noll. Nollan i skalan gör denna typ av mätning till skillnad från de andra typerna av mätning, även om egenskaperna liknar den för mätintervallnivån. I mätningsnivån har uppdelningarna mellan punkterna på skalan ett ekvivalent avstånd mellan dem.

forskaren bör notera att bland dessa mätnivåer används den nominella nivån helt enkelt för att klassificera data, medan mätnivåerna som beskrivs av intervallnivån och förhållandenivån är mycket mer exakta.

relaterade sidor:

Datanivåer och mätning

data analysplan

Statistikläsningar kan hjälpa till med din kvantitativa analys genom att hjälpa dig att utveckla dina metodologiska och resultatkapitel. De tjänster som vi erbjuder inkluderar:

Dataanalysplan

redigera dina forskningsfrågor och null/alternativa hypoteser

Skriv din dataanalysplan; ange specifik statistik för att ta itu med forskningsfrågorna, antagandena i statistiken och motivera varför de är lämpliga statistik; ge referenser

motivera din provstorlek/effektanalys, ge referenser

förklara din dataanalysplan för dig så att du är bekväm och säker

två timmars ytterligare stöd med din statistiker

kvantitativa Resultatavsnitt (beskrivande statistik, bivariata och multivariata analyser, strukturell Ekvationsmodellering, Väganalys, HLM, klusteranalys)

ren och koddataset

utför beskrivande statistik (dvs. frekvens och procent , i förekommande fall)

genomföra analyser för att undersöka var och en av dina forskningsfrågor

Uppskrivningsresultat

ge APA 6: e upplagan tabeller och siffror

förklara Kapitel 4 resultat

pågående stöd för hela resultat kapitel statistik

Ring 727-442-4290 för att begära en offert baserad på detaljerna i din forskning, schema med kalendern på t Hans sida, eller e-post