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Skalenniveaus

Es werden folgende Skalenniveaus unterschieden:

Nominalskala: Bei einer Nominalskala bedeuten unterschiedliche Zahlen nichts anderes als unterschiedliche Merkmalsausprägungen. Welches Merkmal Sie welcher Zahl zuordnen, ist unerheblich, denn die Zahlen stehen nicht für ein "Mehr" oder "Weniger", "Größer" oder "Kleiner".
Beispiele: Frage nach dem Studienfach (1 = Mathematik, 2 = Informatik etc.) oder Geschlecht (1 = männlich, 2 = weiblich) in einem Fragebogen.

Auswertungsmöglichkeiten: Häufigkeitsverteilungen

Häufigkeitsverteilungen

„Eine Häufigkeitsverteilung ist eine Methode zur statistischen Beschreibung von Daten (Messwerten, Merkmalswerten). Mathematisch gesehen ist eine Häufigkeitsverteilung eine Funktion, die zu jedem vorgekommenen Wert angibt, wie häufig dieser Wert vorgekommen ist. Man kann eine solche Verteilung als Tabelle, als Grafik oder modellhaft über eine Funktionsgleichung beschreiben.“ (Aus: Wikipedia, Häufigkeitsverteilung)


Ordinalskala
: Bei einer Ordinalskala drücken die Zahlen eine Rangfolge aus, sie sagen jedoch nichts über die Relationen der der Rangfolge zugrunde liegenden Eigenschaften. Gleiche Abstände zwischen den Zahlenwerten bedeuten also nicht gleiche Abstände "in der Realität".
Beispiel: Rangfolge der besten fünf Studierenden in einem Test.

Auswertungsmöglichkeiten: Häufigkeitsverteilungen, Auswertung von Ranginformationen.


Intervallskala
: Bei einer Intervallskala geben die Zahlen Informationen über die Abstände zwischen den gemessenen Ausprägungen, aber es gibt keinen "echten" Nullpunkt.
Eine Fragebogen-Antwortskala bspw. von 1 (trifft gar nicht zu) bis 7 (trifft vollständig zu) wird üblicherweise als Intervallskala interpretiert.

Auswertungsmöglichkeiten: Häufigkeitsverteilungen, Auswertung von Ranginformationen, Differenzen, Summen, Mittelwerte.


Verhältnisskala
: Bei einer Verhältnisskala ist das Verhältnis der Abstände zwischen Merkmalsausprägungen relevant. Im Unterschied zur Intervallskala ist außerdem ein sinnvoll interpretierbarer Nullpunkt vorhanden.
Beispiele: Alter, Anzahl bestimmter Aktionen in einem Logfile.

Auswertungsmöglichkeiten: Häufigkeitsverteilungen, Auswertung von Ranginformationen, Differenzen, Summen, Mittelwerte.

 
© 2009 ETH Zürich und Université de Fribourg (CH)
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