Intervallskalierung ist eine Methode der Datenniveau-Messung, die in der Statistik verwendet wird, um die Unterschiede zwischen den Werten zu quantifizieren. Hier sind die Kernkomponenten und Eigenschaften der Intervallskalierung:
- Gleichbleibende Intervalle: Bei intervallskalierten Daten ist der Abstand zwischen den Werten konstant und messbar. Zum Beispiel beträgt der Unterschied zwischen 20°C und 30°C derselbe wie zwischen 30°C und 40°C, nämlich 10 Grad.
- Kein absoluter Nullpunkt: Im Gegensatz zur Verhältnisskalierung gibt es bei der Intervallskalierung keinen natürlichen oder absoluten Nullpunkt. Das bedeutet, dass die Werte von 0 nicht das Fehlen einer Eigenschaft anzeigen. Zum Beispiel zeigt 0°C nicht das Fehlen von Temperatur an.
- Addition und Subtraktion: Auf intervallskalierten Daten können arithmetische Operationen wie Addition und Subtraktion durchgeführt werden. Dies ermöglicht die Berechnung von Durchschnittswerten und die Untersuchung von Differenzen zwischen den Werten.
- Keine echte Verhältnisinterpretation: Da es keinen absoluten Nullpunkt gibt, sind Multiplikation und Division auf intervallskalierten Daten nicht sinnvoll. Das Verhältnis der Werte zueinander ist nicht interpretierbar.
- Vergleichbarkeit: Intervallskalierte Daten ermöglichen den Vergleich von Differenzen zwischen den Werten, nicht jedoch das Verhältnis der Werte zueinander.
Ein einfaches Beispiel für intervallskalierte Daten ist die Messung der Temperatur in Grad Celsius oder Fahrenheit. Der Unterschied zwischen 10°C und 20°C ist derselbe wie zwischen 30°C und 40°C, aber es ist nicht sinnvoll zu sagen, dass 20°C doppelt so warm wie 10°C ist, da 0°C nicht das Fehlen von Wärme darstellt.
Die Intervallskalierung ist in vielen wissenschaftlichen, technischen und sozialwissenschaftlichen Bereichen nützlich, da sie eine präzise Messung von Unterschieden und die statistische Analyse von Datensätzen ermöglicht. Sie ist ein wichtiger Bestandteil der Datenerhebung und -analyse, der Forschern und Analysten hilft, die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.