A forma como um conjunto de dados é medido é chamada de nível de medição. Os procedimentos estatísticos corretos dependem de um pesquisador estar familiarizado com os níveis de medição. Nem toda operação estatística pode ser usada com todos os conjuntos de dados. Para análise, os dados são classificados em quatro níveis de medição – nominal, ordinal, intervalo e razão.
Os dados que não podem ser medidos, mas podem ser agrupados em categorias, estão no nível nominal de medição. Os dados medidos usando uma escala nominal são qualitativos (categóricos). Categorias, cores, nomes, rótulos, alimentos favoritos e respostas ‘sim’ ou ‘não’ são exemplos de dados de nível nominal. Por exemplo, pode-se agrupar restaurantes com base no fato de servirem dietas vegetarianas, não vegetarianas ou veganas. Mas não se pode medir o quanto a dieta de cada restaurante é mais saudável ou o quanto é mais vegetariano do que outros restaurantes.
Este texto é adaptado de openstax, Introductory Statistics, Section 1.3 Frequência, Tabelas de Frequência e Níveis de Medição
Em estatística, o contexto dos dados é fundamental para decidir o método estatístico correto. Por exemplo, pegar a média de todos os números para obter um número de telefone comum para a classe não tem sentido.
Para fins de análise, os dados são classificados em quatro níveis de medição – nominal, ordinal, intervalo e razão.
Os dados que não podem ser medidos ou ordenados, mas podem ser agrupados em categorias, estão sob o nível nominal de medição. Por exemplo, não se pode medir ou colocar penteados em uma ordem específica, mas pode agrupá-los em diferentes categorias.
Embora esses grupos possam ser numerados por uma questão de conveniência, a diferença entre esses números ou a média desses números não tem sentido.
As respostas da pesquisa, como gosto-não gosto, sim-não ou afiliações a partidos políticos, também se enquadram no nível nominal de medição.
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