Die Ordinalskala ist eine der vier Messskalenniveaus in der Statistik, die sich durch die Möglichkeit auszeichnet, Kategorien oder Werte in eine sinnvolle Reihenfolge zu bringen. Hier sind die zentralen Aspekte einer Ordinalskala:
- Reihenfolge: Bei einer Ordinalskala können die Werte oder Kategorien in eine bestimmte, sinnvolle Reihenfolge sortiert werden. Die Reihenfolge zeigt eine Rangfolge oder Hierarchie an, es ist jedoch nicht bekannt, wie groß der Abstand zwischen den einzelnen Rängen ist.
- Kein absoluter Nullpunkt: Im Gegensatz zu den höheren Skalenniveaus (Intervall- und Verhältnisskala) verfügt die Ordinalskala nicht über einen absoluten Nullpunkt, der das Fehlen des gemessenen Merkmals anzeigt.
- Unbekannte Abstände: Die Abstände zwischen den aufeinanderfolgenden Rängen sind nicht gleich oder bekannt. Daher kann man nicht sagen, wie viel mehr oder weniger ein Rang im Vergleich zum anderen ist.
- Kategorische Daten: Die Ordinalskala wird für kategorische Daten verwendet, bei denen die Kategorien eine geordnete Beziehung haben, aber die Differenzen zwischen den Kategorien nicht gemessen werden können.
- Anwendungsbeispiele: Beispiele für die Verwendung von Ordinalskalen sind Bildungsniveau (z.B. Grundschule, Mittelschule, Gymnasium, Universität), Kundenzufriedenheit (z.B. sehr unzufrieden, unzufrieden, neutral, zufrieden, sehr zufrieden) oder sozioökonomischer Status (niedrig, mittel, hoch).
Ein einfaches Beispiel für eine Ordinalskala könnte eine Umfrage sein, bei der die Befragten gebeten werden, ihren Zufriedenheitsgrad mit einem Produkt auf einer Skala von “sehr unzufrieden” bis “sehr zufrieden” anzugeben. Hier können die Antworten in eine Reihenfolge gebracht werden, aber es ist nicht bekannt, wie groß der Unterschied zwischen den Zufriedenheitsstufen ist.
Ordinalskalen sind in der sozialwissenschaftlichen Forschung, Marktforschung und vielen anderen Bereichen nützlich, da sie eine geordnete Kategorisierung von Daten ermöglichen und dabei helfen, die Beziehungen zwischen den Kategorien zu verstehen. Trotz ihrer Begrenzungen in Bezug auf die Messung von Abständen bieten sie wertvolle Einsichten, wenn die Reihenfolge der Daten von Bedeutung ist.