gibt an, welche mathematischen Transformationen mit den Messwerten zulässig sind und durchgeführt werden können. Die Skalierung von Variablen hat damit eine erhebliche Bedeutung, da sie die anzuwendenden bzw. anwendbaren Datenanalyseverfahren determiniert. Es werden folgende Messniveaus unterschieden:
(1) Nominalskalierung: Die einer Merkmalsausprägung zugeordnete Codierung hat den Charakter einer Benennung oder eines Namens (z.B. weiblich = 1, männlich = 2). Eine Nominalskalierung ermöglicht somit lediglich die Feststellung von Identitäten bzw. Unterschieden.
(2) Ordinalskalierung: Die einer Merkmalsausprägung zugeordnete Zahl drückt eine Rangfolge aus (z.B. 1 = sehr gut, 2 = gut usw.). Es kann daraus eine Rangreihe verschiedener Objekte erstellt werden, wobei die konkreten Abstände zwischen den Objekten nicht bekannt sind.
(3) Intervallskalierung: Sind zusätzlich die Abstände zwischen den Rangplätzen messbar, ist eine Intervallskala gegeben. Eine Intervallskala besitzt keinen absoluten Nullpunkt (z.B. Intelligenzquotient).
(4) Verhältnisskalierung: Liegt zusätzlich noch ein absoluter Nullpunkt vor, spricht man von einer Verhältnisskala (z.B. Alter). Bei der Nominal- und Ordinalskalierung handelt es sich um nichtmetrische Messniveaus. Die Intervall- und Verhältnisskalierung sind metrische Skalenniveaus, die häufig die Voraussetzung für den Einsatz einer Vielzahl komplexer bi- und multivariater Analysemethoden darstellen. Siehe Marktforschung und Statistik, jeweils mit Literaturangaben.
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