In uno studio si ottengono le seguenti interpretazioni: Soddisfatto, Molto soddisfatto, Insoddisfatto. Di che tipo di bilancia si tratta?
Nominale
Ordinale
Intervallo
Rapporto
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 misurate. essere classificati in base ad alcune caratteristiche o qualità. Es: Sesso, professione, stato civile, livello di istruzione, vaccinati o non vaccinati, malattia acquisita o meno, deceduto o guarito, voti di classe. I dati qualitativi possono essere collocati su 2 scale: i) Nominale ii) Ordinale. Scala nominale - I dati della scala nominale sono suddivisi in categorie o gruppi qualitativi, come maschio/femmina, nero/bianco, morto/guarito, aggredito/non aggredito, vaccinato/non vaccinato, urbano/suburbano/rurale. - Non vi è alcuna implicazione di ordine o rapporto, ciò significa che i dati non possono essere inseriti in un ordine significativo. Scala ordinale - Qui i dati possono essere inseriti in categorie che possono essere ordinate in base alla classifica (ad es. gli studenti possono essere classificati / 2° / 3° / 4° nella loro classe o nei gradi A/B/C, l'attività di un animale può essere valutata in base a una scala da 1 a 6, scala di durezza dell'acqua, ecc.) Tuttavia, non ci sono informazioni sulla dimensione dell'intervallo, cioè non si può trarre alcuna conclusione sul fatto che la differenza tra il primo e il secondo studente sia uguale alla differenza tra il primo e il secondo studente. secondo e terzo. Le variabili sotto forma di lieve, moderato e grave (o molto soddisfatto, soddisfatto e insoddisfatto) vengono analizzate tramite scala ordinale poiché possono essere disposte in un ordine significativo ma non ci sono informazioni sulla dimensione dell'intervallo tra di loro. Dati quantitativi I dati quantitativi hanno una grandezza, cioè possono essere misurati. Per esempio. - 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 scale i) Intervallo ii) Scale di rapporto Scala di intervallo - I dati della scala di intervallo sono come dati ordinali in quanto può essere inserito 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 gradi) - Tuttavia, i dati della scala a intervalli non hanno uno zero assoluto, i rapporti dei punteggi non sono significativi, ad esempio 80 gradi C La temperatura Celsius non è due volte più calda di 40°C perché 0°C non indica una completa assenza di calore. Scala di rapporti - Una scala di rapporti ha le stesse proprietà di una scala di intervalli, tuttavia, poiché ha uno zero assoluto, esistono rapporti significativi. - per esempio. pesi, tempo, pressione sanguigna, temperatura sulla scala Kelvin (non scala Celsius) Sulla scala Kelvin, zero gradi indicano un'assoluta assenza di calore, così come un impulso zero indica un'assoluta assenza di calore. 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 bianco/nero, morto/guarito, fallito/superato.