In uno studio si ottengono le seguenti interpretazioni: Soddisfatto, Molto soddisfatto, Insoddisfatto. Di che tipo di bilancia si tratta?
Nominale
Ordinale
Intervallo
Rapporto
Ans è 'b' cioè Ordinal Repeat from All India 07, AIIMS maggio 2005, novembre 2003 I dati statistici possono essere di due tipi - Dati qualitativi - Dati quantitativi Dati qualitativi In tali dati non esiste la nozione di grandezza o dimensione delle variabili poiché non possono essere Le variabili misurate possono essere classificate in base ad alcune caratteristiche o qualità. Ad esempio: sesso, stato civile occupazionale, livello di istruzione, vaccinato o non vaccinato, malattia acquisita o meno, morto o guarito, voti nella classe. I dati qualitativi possono essere posizionati su 2 scale -NominaleOrdinale.Scala nominaleI dati della scala nominale sono divisi in categorie o gruppi qualitativi, come maschio/femmina, nero/bianco, morto/guarito, aggredito/non aggredito, vaccinato/non vaccinato, urbano/suburbano/ruraleNon vi è alcuna implicazione di ordine o rapporto, significa che i dati non possono essere inseriti in un ordine significativo.Scala ordinaleQui i dati possono essere inseriti in categorie che possono essere ordinate in base alla classifica (ad es. gli studenti possono essere classificati 1° / 2° / 3° / 4° nella loro classe o in gradi A/B/C, l'attività di un animale può essere valutata su una scala da 1 a 6, scala di durezza per l'acqua, ecc.) Tuttavia non ci sono informazioni sulla dimensione dell'intervallo, cioè non si può trarre alcuna conclusione se l'intervallo la differenza tra il primo e il secondo studente è la stessa della differenza tra il secondo e il terzo. Le variabili sotto forma di lieve, moderato e grave (o molto soddisfatto, soddisfatto e insoddisfatto) vengono analizzate mediante scala ordinale in quanto possono essere organizzate in una ordine significativo ma non ci sono informazioni sulla dimensione dell'intervallo tra loro. Dati quantitativi I dati quantitativi hanno una grandezza, cioè possono essere misurati. Ad es. - altezza, peso, pressione sanguigna, livello di colesterolo nel siero, temperatura, numero di bambini in una famiglia ecc. I dati quantitativi possono essere misurati su 2 scaleScala IntervalRatioScala IntervalI dati della scala Interval sono come dati ordinali in quanto possono essere disposti in un ordine significativo; inoltre, hanno intervalli significativi tra gli elementi, che possono essere misurati. Ad esempio: Temperatura sulla scala Celsius (la differenza tra 80 gradi e 70 gradi è la stessa che tra 40 gradi e 30 gradiCTuttavia, i dati della scala degli intervalli non hanno uno zero assoluto, i rapporti dei punteggi non sono significativi, ovvero 80°C di temperatura Celsius non sono due volte più caldi di 40°C perché 0°C non indica una completa assenza di calore. Scala di rapportoUna scala di rapporto ha le stesse proprietà di una scala di intervallo, tuttavia, poiché ha un valore assoluto zero, esistono rapporti significativi. ad esempio pesi, tempo, pressione sanguigna, temperatura sulla scala Kelvin (non scala Celsius) Sulla scala Kelvin, zero gradi indicano un'assoluta assenza di calore, proprio come un impulso zero indica un'assoluta assenza di battito cardiaco Quindi possiamo dire che 400 K sono due volte più caldi di 200 K. La scala dicotomica è un tipo di scala nominale in cui i dati nominali rientrano solo in due gruppi, ad esempio nero/bianco, morto/guarito, fallito/superato.
Statistical Tests