Skalenniveau
Skalenniveau Definition
Man unterscheidet in der Statistik bezogen auf die zu untersuchenden Merkmale verschiedene Skalenniveaus.
Je höher das Skalenniveau – beginnend bei der Nominalskala über die Ordinalskala hin zu metrischen Skalen wie der Intervallskala bzw. Verhältnisskala – ist, umso mehr und bessere (statistische) Auswertungen kann man vornehmen (zum Beispiel aussagekräftige Abstände zwischen Merkmalswerten ermitteln oder Durchschnittswerte bilden).
Alternative Begriffe: Skalenarten, Skalentypen.
Beispiel
Beispiel: Bedeutung der Skalenniveaus
In einer 5-köpfigen sehr sportlichen Familie werden als Merkmale erfasst:
- die Haarfarbe: 3 mal blond, 2 mal grau (Nominalskala);
- die Plätze auf der Rangliste im örtlichen Tennisverein: 2., 4., 7., 10. und 15. Platz (Ordinal- bzw. Rangskala);
- das Alter: 18, 20, 23, 47, 53 (Intervallskala).
Die Auswertungsmöglichkeiten für die Daten nehmen jeweils zu:
- Beim Alter kann man zum Beispiel einen Durchschnittswert bilden oder ein Streumaß wie die Varianz oder Standardabweichung berechnen (wie weit liegen die Alter auseinander?);
- Beim Platz auf der Tennis-Rangliste könnte man zum Beispiel den mittleren Rang als Median bestimmen (der 7. Rang);
- Bei der Haarfarbe kann man nur die Häufigkeiten erfassen, aber keinen Wert, der in der Mitte der Daten liegt und auch keine "Durchschnittsfarbe".
Auch die Verwendung bzw. Eignung von Korrelationskoeffizienten / Zusammenhangsmaßen oder grafischen Darstellungen in Diagrammen hängt von der Skalierung der Merkmale ab.
Das Skalenniveau ist dabei nicht immer durch das Merkmal vorgegeben, sondern hängt auch davon ab, wie genau man misst.
Erfasst man beispielsweise die Körpergröße nicht in cm, sondern teilt nur durch Abschätzung ein in "groß" (zum Beispiel > 1,80 Meter), "mittel" (1,60 - 1,80 Meter) und "klein" (unter 1,60 Meter), so hat man eine Ordinalskala, obwohl durch eine genaue Messung / Erfassung eine metrische Skala möglich gewesen wäre.
Auch bei einer Nutzwertanalyse können unterschiedliche Skalenniveaus für die Bewertungskriterien eingesetzt werden.
Fazit
Das Skalenniveau des jeweils erfassten Merkmals bestimmt die späteren Auswertungsmöglichkeiten.
In den meisten Fällen muss man nicht groß überlegen (die Haarfarbe oder der Geburtsort lassen sich nur nominalskaliert erfassen); in anderen Fällen kann man abwägen, ob man zum Beispiel eine metrische Erfassung benötigt.
Je höher das Skalenniveau, umso mehr Möglichkeiten hat man bei der Auswertung. Man überlegt aber in der Regel vorher, was man analysieren möchte und welche Daten und Skalenniveaus man dafür benötigt.