Los tipos de escalas en Estadística

A menos que tenga una carrera como investigador, usted probablemente sólo se ocupa de las escalas utilizadas en las estadísticas en el nivel universitario . Los cursos de este nivel se refiere a los métodos de investigación y análisis de datos. Si alguna vez ha tomado una encuesta, sin embargo, que ha revisado el tema, incluso si nunca le dio un segundo pensamiento. Los investigadores recogen datos utilizando diferentes escalas , cada uno de ellos preparado para distintos tipos de análisis. Nominales

Datos nominales, según el profesor Jason T. Newsom , de la Universidad Estatal de Portland , nada desde el punto de vista cuantitativo significan. Cuando se utiliza la escala nominal , usted busca para clasificar o categorizar los datos. Algunos ejemplos de variables nominales son: el sexo o el género, afiliación política y el color del cabello. Cuando los investigadores evaluar esos datos , a menudo se asignan números a una respuesta concreta , pero estos números no significan nada. Se utilizan porque los programas informáticos requieren números para el análisis en lugar de palabras. Por ejemplo, un investigador puede codificar todas las respuestas masculinas como " 0 " y todas las respuestas de las mujeres como " 1 ". Como profesor emérito David W. Stockburger de la Universidad Estatal de Missouri señala , el cálculo de las estadísticas , como la media o la desviación estándar de los datos nominales , demuestra sentido

ordinales

escalas ordinales . poseer las mismas cualidades que los datos nominales , excepto , como señala el Dr. Newsom , que "tienen una connotación valorativa . " Newsom utiliza satisfacción en el trabajo como un ejemplo de una medida ordinal. Si a evaluar la satisfacción laboral en una escala de 1 a 10 , usted sabe que una puntuación de 10 es mejor que una puntuación de 9 , una puntuación de 9 es mejor que una puntuación de 8 , y así sucesivamente. Usted no sabe por cuánto 10 es mejor que 9 o si la distancia entre los dos es la misma que la distancia entre el 9 y el 8 .
Intervalo
Celsius o la temperatura Fahrenheit es datos de intervalo .

medidas de intervalo proporcionan la misma información que las variables de la escala ordinal, pero la distancia entre los valores es fijo. Con variables de intervalo , la distancia entre 10 y 9 , la distancia entre 9 y 8 , y así sucesivamente se conoce como así también igual . Newsom utiliza Celsius o Fahrenheit de temperatura como ejemplos de datos de intervalo de escala. La diferencia entre 10 y 20 grados es la misma que la diferencia entre 90 y 100 grados .
Ratio
peso se mide en la escala de razón . Datos

nivel de relación compartir las mismas cualidades que los datos de la escala de intervalo , excepto las variables de relación tienen un cero absoluto. Como Newsom señala , a diferencia de Celsius o Fahrenheit de temperatura , la temperatura en la escala Kelvin de medición es en el nivel de relación . No hay tal cosa como por debajo de cero en la escala Kelvin . El peso es otro ejemplo común de datos sobre una escala de razón . Peso tiene un cero absoluto. Algo o alguien no puede tener un peso de menos de cero.