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.