Níveis de Medição para Bioestatística Dados

Em meados do século 20, a idéia de níveis de medição chamou a atenção dos pesquisadores biológicas e ciências sociais, e, em particular, os psicólogos. Um esquema de classificação, que se tornou muito utilizado (pelo menos nas estatísticas de livros), reconhece quatro níveis diferentes em que as variáveis ​​podem ser medidas: nominal, ordinal, intervalo, e relação:

  • variáveis ​​nominais são expressos em categorias mutuamente exclusivas, como o gênero (masculino ou feminino), raça (branca, preta, amarela, e assim por diante), e tipo de bactérias (tais como cocos, bacilos, rickettsia, micoplasmas, ou spirillum), onde a sequência em que você lista categorias diferentes de uma variável é puramente arbitrária.

    Por exemplo, listando uma escolha de raças como preto, asiático, e branco é nem mais nem menos "natural" do que listando-os como branco, preto e asiático.

  • dados ordinal tem valores categóricas (ou níveis) que caem naturalmente em uma sequência lógica, como a gravidade de um evento adverso (ligeira, moderada ou grave), ou uma escala de concordância (discordo, discordo, não opinião, concordam, ou concordam fortemente) , muitas vezes chamado de Likert escala. Note-se que os níveis não são necessariamente "igualmente espaçados" em relação à diferença entre os níveis conceitual.

  • dados de intervalo é uma medida numérica, onde, ao contrário de dados ordinal, a diferença (ou intervalo) entre dois números é uma medida significativa da quantidade de diferença de que a variável representa, mas o ponto zero é completamente arbitrária e faz não denotam a ausência completa do que você está medindo.

    Um exemplo deste conceito é a escala de temperatura em graus Celsius métrica. Uma mudança de 20 para 25 graus Celsius representa a mesma quantidade de aumento da temperatura, como uma mudança 120-125 graus Celsius. Mas 0 graus Celsius é puramente arbitrário - faz não representar a total ausência de com temperatura é simplesmente a temperatura em que a água congela (ou, se preferir, o gelo derrete). dados de intervalo pode geralmente podem ter valores numéricos que são positivos, negativos ou zero.

  • dados de relação, Ao contrário dos dados de intervalo, faz ter um verdadeiro ponto zero. O valor numérico de uma variável relação é diretamente proporcional ao quanto há de que você está medindo, e um valor de zero significa que não há nada em tudo. Geralmente, os dados de relação não pode ter valores negativos, porque isso indicaria menos do que nada.

    De Massa é uma medição da relação, tal como a escala de temperatura em Kelvin - ele começa no zero absoluto de temperatura (cerca de 273 graus abaixo de zero na escala Celsius), onde não há energia térmica em tudo.

Os estatísticos tendem a bater este tópico à morte - eles gostam de apontar casos que não se enquadram perfeitamente em um dos quatro níveis e para abrir vários contra-exemplos. Mas você precisa estar ciente dos conceitos e terminologia da lista anterior, porque você vai vê-los nas estatísticas de livros e artigos, e porque os professores gostam de incluí-los em testes.

E, de forma mais prática, sabendo que o nível de mensuração de uma variável muitas vezes pode ajudar você a escolher a forma mais adequada para analisar essa variável.

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