Il livello di misurazione si riferisce alla relazione tra i valori assegnati agli attributi di una variabile. Che significa? Inizia con l’idea della variabile, in questo esempio “affiliazione di partito.”
Quella variabile ha un numero di attributi. Supponiamo che in questo particolare contesto elettorale gli unici attributi rilevanti siano ” repubblicano”, “democratico”e “indipendente”., Ai fini dell’analisi dei risultati di questa variabile, assegniamo arbitrariamente i valori 1, 2 e 3 ai tre attributi. Il livello di misurazione descrive la relazione tra questi tre valori. In questo caso, stiamo semplicemente usando i numeri come segnaposto più brevi per i termini di testo più lunghi. Non assumiamo che valori più alti significhino” più “di qualcosa e numeri più bassi significhino “meno”. Non assumiamo il valore di 2 significa che i democratici sono due volte qualcosa che i repubblicani sono., Non diamo per scontato che i repubblicani siano al primo posto o abbiano la massima priorità solo perché hanno il valore di 1. In questo caso, usiamo solo i valori come un nome più breve per l’attributo. Qui, descriveremmo il livello di misurazione come “nominale”.
Perché il livello di misurazione è importante?
Innanzitutto, conoscere il livello di misurazione aiuta a decidere come interpretare i dati da quella variabile. Quando sai che una misura è nominale (come quella appena descritta), allora sai che i valori numerici sono solo codici brevi per i nomi più lunghi., In secondo luogo, conoscere il livello di misurazione aiuta a decidere quale analisi statistica è appropriata sui valori che sono stati assegnati. Se una misura è nominale, allora sai che non faresti mai la media dei valori dei dati o fai un t-test sui dati.
Ci sono in genere quattro livelli di misura che sono definiti:
- Nominale
- Ordinale
- Intervallo
- Rapporto
Nella misura nominale i valori numerici solo “nome” l’attributo in modo univoco. Nessun ordine dei casi è implicito. Ad esempio, i numeri di maglia nel basket sono misure a livello nominale., Un giocatore con numero 30non è più di nulla di un giocatore con numero 15, e certamente non è il doppio di qualsiasi numero 15 è.
Nella misurazione ordinale gli attributi possono essere ordinati in ordine di rango. Qui, le distanze tra gli attributi non hanno alcun significato. Ad esempio, in un sondaggio potresti codificare il livello di istruzione come 0=meno della scuola superiore; 1=alcune scuole superiori.; 2 = diploma di scuola superiore; 3=alcuni college; 4=laurea; 5=post college. In questa misura, numeri più alti significano più istruzione., Ma la distanza da 0 a 1 è uguale a 3 a 4? Certo che no. L’intervallo tra i valori non è interpretabile in una misura ordinale.
Nella misurazione dell’intervallo la distanza tra gli attributi ha un significato. Ad esempio, quando misuriamo la temperatura (in Fahrenheit), la distanza da 30-40 è uguale alla distanza da 70-80. L’intervallo tra i valori è interpretabile. Per questo motivo, ha senso calcolare una media di una variabile di intervallo, dove non ha senso farlo per le scale ordinali., Ma nota che i rapporti di misurazione dell’intervallo non hanno alcun senso: 80 gradi non sono due volte più caldi di 40 gradi (anche se il valore dell’attributo è due volte più grande).
Infine, nella misurazione del rapporto c’è sempre uno zero assoluto che è significativo. Ciò significa che è possibile costruire una frazione significativa (o rapporto) con una variabile di rapporto. Il peso è una variabile di rapporto. Nella ricerca sociale applicata la maggior parte delle variabili “conteggio” sono rapporto, per esempio, il numero di clienti negli ultimi sei mesi. Perché?, Perché puoi avere zero clienti e perché è significativo dire che ” we abbiamo avuto il doppio dei clienti negli ultimi sei mesi rispetto ai sei mesi precedenti.”
È importante riconoscere che esiste una gerarchia implicita nel livello di idea di misurazione. A livelli più bassi di misurazione, le ipotesi tendono ad essere meno restrittive e le analisi dei dati tendono ad essere meno sensibili. Ad ogni livello nella gerarchia, il livello corrente include tutte le qualità di quello sottostante e aggiunge qualcosa di nuovo. In generale, è auspicabile avere un livello di misurazione più elevato (ad es.,, intervallo o rapporto) piuttosto che uno inferiore (nominale o ordinale).