Für eine effektive statistische Analyse werden die Daten in vier Messebenen unterteilt: nominal, ordinal, Intervall und Verhältnis.
Daten, die mit der Intervallskala gemessen werden, ähneln Daten auf Ordinalebene, da sie eine bestimmte Anordnung haben. Auf der Intervallebene der Messung sind die Unterschiede zwischen den Datenwerten jedoch aussagekräftig, auch wenn die Daten keinen Ausgangspunkt haben.
Die Temperaturmessung erfolgt über die Intervallskala. Es handelt sich um messbare Daten, und die Differenz zwischen den beiden Temperaturpunkten ist aussagekräftig. Vierzig Grad entsprechen 100 Grad minus 60 Grad. Null Grad bedeutet jedoch nicht, dass es keine Temperatur gibt; Es ist einfach kalt. Es gibt Temperaturen wie -10 °F und -15 °C, die kälter als null sind.
Daten auf Intervallebene können in Berechnungen verwendet werden, aber die Daten können nicht verglichen werden. Zum Beispiel sind 80 °C nicht viermal so heiß wie 20 °C (und 80 °F sind auch nicht viermal so heiß wie 20 °F). Das Verhältnis der Werte im Messintervall hat keine Bedeutung.
Dieser Text wurde angepasst von Openstax, Einführende Statistik, Abschnitt 1.3 Häufigkeit, Häufigkeitstabellen und Messstufen
Die Daten können in vier Messstufen unterteilt werden.
Die Intervallebene der Messung umfasst Daten, die sortiert werden können, und die Differenz zwischen den Werten ist aussagekräftig.
So wird beispielsweise die Temperatur in einer Wüste in Grad Celsius gemessen und kann von niedrig bis hoch geordnet werden.
Die Differenz zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Wert gibt an, wie stark sich die Temperatur an einem Tag ändert.
Eine Nachttemperatur von null Grad Celsius bedeutet jedoch nicht, dass es keine Temperatur gibt, im Gegenteil, es ist ziemlich kalt. Der Intervallpegel der Messung hat also keinen natürlichen Nullpunkt.
Im Gegenteil, betrachten Sie einen Katalog von Computerpreisen. Null Dollar bedeutet keine Kosten. Dieser Datensatz hat also einen natürlichen Nullpunkt und kann nicht für das Messintervall berücksichtigt werden.
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