Das Skalenniveau bezieht sich auf die Eigenschaften von Daten, die durch Messungen erfasst werden. Es gibt vier Hauptskalenniveaus, die unterschiedliche Mengen an Information bieten und unterschiedliche statistische Analysen ermöglichen. Hier sind sie im Detail erklärt:
- Nominalskala:
- Die Daten werden in Kategorien ohne bestimmte Reihenfolge eingeteilt.
- Beispiel: Geschlecht (männlich, weiblich) oder Haarfarbe (blond, braun, schwarz).
- Ordinalskala:
- Die Daten werden in Kategorien eingeteilt, die eine bestimmte Reihenfolge haben, aber die Abstände zwischen den Kategorien sind nicht gleich oder bekannt.
- Beispiel: Bildungsniveau (Grundschule, Mittelschule, Hochschule) oder Kundenzufriedenheit (unzufrieden, neutral, zufrieden).
- Intervallskala:
- Die Daten haben eine bestimmte Reihenfolge, und die Abstände zwischen den Messwerten sind gleich, aber es gibt keinen absoluten Nullpunkt.
- Beispiel: Temperatur in Grad Celsius (wo 0 Grad nicht das Fehlen von Temperatur bedeutet) oder IQ-Werte.
- Verhältnisskala:
- Die Daten haben eine bestimmte Reihenfolge, gleichmäßige Abstände und einen absoluten Nullpunkt (wo 0 das Fehlen der gemessenen Eigenschaft bedeutet).
- Beispiel: Alter (in Jahren), Einkommen oder Länge (in Metern).
Die Bestimmung des Skalenniveaus ist entscheidend, da sie beeinflusst, welche statistischen Analysen und Tests durchgeführt werden können. Zum Beispiel können Mittelwerte und Standardabweichungen nur bei Daten auf Intervall- und Verhältnisskalenniveau berechnet werden, während Modus und Median für alle Skalenniveaus berechnet werden können.
Das Verständnis der Skalenniveaus hilft Forschern und Analytikern, die geeigneten statistischen Methoden für die Analyse ihrer Daten auszuwählen und genaue Schlussfolgerungen zu ziehen.