.webp)
Ha az egyik napon 20°C-ot, a következőn pedig 30°C-ot mérünk, akkor tudjuk, hogy a második nap 10 fokkal melegebb volt. De vajon „másfélszer olyan meleg” volt? Nem, és az ok az intervallumskála-mérés lényege. Ez az útmutató elmagyarázza, mi az intervallumskála, főbb jellemzőit, mindennapi példákat mutat be, hogyan viszonyul a nominális, ordinális és arányskálákhoz, és hogyan lehet intervallum stílusú értékeléseket gyűjteni egy felmérésben.
Mi az intervallumskála mérés?
Az intervallumskála egy olyan mérési szint, ahol az értékek sorrendben vannak, és a közöttük lévő rések egyenlőek, de nincs valódi nulla. Ez a négy mérési szint egyike a nominális, az ordinális és az arányos szint mellett. A négy szintet S. S. Stevens pszichológus határozta meg 1946-os tanulmányában. A mérési skálák elméletéről in Tudomány.
Mivel a lépések egyenlőek, megmondhatjuk, hogy két érték milyen messze van egymástól. Mivel a nulla tetszőleges, nem mondhatjuk, hogy az egyik érték a másik többszöröse.
Az intervallumskálák főbb jellemzői
Egyenlő intervallumok
A szomszédos értékek közötti különbség a skálán mindenhol ugyanakkora. A 10°C-ról 11°C-ra történő ugrás ugyanakkora, mint a 20°C-ról 21°C-ra történő ugrás.
Tetszőleges nullpont
A nulla egy konvenció, nem a „semmi”. A 0°C az a hely, ahol a víz megfagy, nem pedig a hőmérséklet hiánya. A Fahrenheit-skála a nullát valahova máshova helyezi, és mindkettő érvényes.
Az összeadás és a kivonás értelmes
Kiszámíthatod a különbségeket, az átlagokat és a szórásokat. Ezért az intervallumadatok támogatják a leggyakoribb statisztikai teszteket.
Az arányok nem logikusak
Mivel nincs valódi nulla, a 40°C nem „kétszer olyan meleg”, mint a 20°C. Váltsd át mindkettőt Fahrenheit-fokba (104°F és 68°F), és az arány megváltozik, ami azt mutatja, hogy soha nem volt értelme. Egy olyan arányskála, mint például kelvin, amely abszolút nulláról indul, támogatási arányokat állít fel.
Rendezett értékek
Minden érték egyértelmű rangsorban szerepel, így meg lehet mondani, hogy melyik magasabb, és pontosan mennyivel.
5 példa az intervallumskála mérésére
1. Hőmérséklet Celsiusban vagy Fahrenheitben
A tankönyvi eset. A 20°C és 30°C közötti különbség megegyezik a 30°C és 40°C közötti különbséggel, de a 0°C nem azt jelenti, hogy „nincs meleg”.
2. IQ-pontszámok
Az IQ-tesztek szabványosítottak, így az azonos pontszámkülönbségeket egyenlő teljesítménybeli különbségként kezelik, és a nulla pontszám nem jelent nulla intelligenciát. Sok kutató az IQ-t intervallumként kezeli, bár egyesek szerint az inkább az ordinális értékhez áll közelebb.
3. Naptári évek
Az 1990 és 2000 közötti különbség megegyezik a 2000 és 2010 közötti különbséggel. Nincs olyan „nulla” év, amely időhiányt jelentene.
4. Napszak
12 vagy 24 órás órán az 1:00 és 2:00 közötti különbség megegyezik a 3:00 és 4:00 közötti különbséggel. Az éjfél egy konvenció, nem az idő hiánya.
5. Standardizált teszteredmények
Az olyan tesztek pontszámait, mint az SAT vagy a GRE, skálázzák, hogy a pontszámkülönbségek összehasonlíthatók legyenek. A nulla pontszám nem jelent „nincs tudás”. Az IQ-hoz hasonlóan ezeket általában intervallumként kezelik.
Intervallum skálák összehasonlítása más skálákkal
| Skála | Mit mond neked | Példa | Igazi nulla? |
|---|---|---|---|
| Névleges | Csak kategóriák, sorrend nélkül | Gyümölcsfajta: alma, banán, cseresznye | Nem |
| Sorrendi | Rend, de nem a hézagok | Versenypozíciók: 1., 2., 3. | Nem |
| Intervallum | Rend és egyenlő rések | Hőmérséklet Celsiusban | Nem |
| Viszony | Rend, egyenlő rések és egy valódi nulla | Súly kilogrammban | Igen |
Minden szint tartalmazza az előző szintjének információit. Az arányskálák minden számítást lehetővé tesznek, az intervallumskálák a különbségeket és az átlagokat, az ordinális skálák a rangsorolást és a mediánokat, a nominális skálák pedig a számlálást.
Intervallumosak-e a felmérés értékelési skálái?
Itt a legfontosabbak az intervallumskálák a kutatók számára. Egy ötfokú elégedettségi értékelés úgy néz ki, mint egy intervallumskála, de az „elégedett” és a „nagyon elégedett” közötti különbség nem feltétlenül érződik egyenlőnek a „semleges” és az „elégedett” közötti különbséggel. Ez ordinális adatot eredményezne.
A gyakorlatban sok kutató a jól megtervezett, öt vagy több egyenletesen elosztott ponttal rendelkező értékelési skálákat megközelítőleg intervallumként kezeli. Norman (2010 XNUMX) paraméteres tesztek jól helytállóak ezeken az adatokon, míg Jamieson (2004) amellett érveltek, hogy az egyes Likert-elemeket ordinálisként kell elemezni. Ésszerű megközelítés: minden pontot egyértelműen címkézzen, egyenletesen elosztott numerikus lépéseket használjon, és a mediánokat és eloszlásokat az átlagok mellett adja meg.
Gyűjts intervallumos értékeléseket a következővel: AhaSlides
Az AhaSlides értékelési skála lehetővé teszi egy számtartomány beállítását címkézett végekkel, például 1-től 5-ig a nagyon elégedetlentől a nagyon elégedettig. A résztvevők telefonjukon válaszolnak, és az egyes állítások átlaga élőben jelenik meg. Ez megfelel az ügyfél-elégedettség, az alkalmazottak elkötelezettsége és a közönség visszajelzéseinek.
További értékelő kérdésformátumokért lásd a Likert skála példák és a 5 fokú Likert-skála útmutató, vagy kezdje a sablonkönyvtár.
Összegzés
Az intervallumskálák egyenlő lépéseket és értelmes különbségeket mutatnak, de nem adnak valódi nullát és arányokat. Az határozza meg, hogy melyik szinttel dolgozol, hogy mely statisztikák érvényesek, ezért ellenőrizd, mielőtt átlagolsz, összehasonlítasz vagy jelentést készítesz. Amikor értékeléseket gyűjtesz, címkézz fel minden pontot, és tartsd a lépéseket egyenletesen elosztva.
Források
- Stevens, SS (1946). A mértékskálák elméletéről. Tudomány, 103 (2684), 677-680
- Norman, G. (2010). Likert-skálák, mérési szintek és a statisztika törvényei. Előrelépések az egészségtudományi oktatásban, 15, 625-632
- Jamieson, S. (2004). Likert-skálák: hogyan (vissza)használhatjuk őket. Orvosi oktatás, 38 (12), 1217-1218
- NIST: Kelvin-bevezetés
- forms.app: Intervallum skála
- QuestionPro: Intervallum skála
