Meetniveaus & Type Data
Meetniveaus & Type Data
De meetniveaus zijn bij statistiek belangrijk, omdat ze bepalen welke toetsen je wel of niet kan uitvoeren met de variabelen. Daarom is het ook handig vooraf aan je onderzoek te bepalen welke meetniveau jouw variabelen hebben en welke toetsen je daar mee uit zou kunnen voeren.
De meetschaal of het meetniveau is een typering van een meetvariabele.
Meetniveaus
In de statistiek wordt meestal een onderscheid gemaakt tussen verschillende ‘soorten’ variabelen:
- kwantitatief – Discreet – geen tussenwaarden – uitdrukken in een getal.
Aantal afdrukfouten in een boek.
Aantal verkeersongevallen in New Delhi.
Aantal broers en zussen van een persoon.
een score op een toets van 40 meerkeuzevragen
Aantal kinderen– Continu – tussenwaarde
Lichaamslengte van een persoon
Leeftijd van een persoon
Winst verdiend door het bedrijf.
Gewicht
Buitentemperatuur
Tijd- kwalitatief – Nominaal – Categorie – Benoemen van het gemetene
kleur haar, merk tennisracket, geslacht, bloedgroep, oogkleur,
woonplaats, land van herkomst
Er is geen sprake van een volgorde.
– Ordinaal (volg-orde)
Voorbeeld: VO>MBO>HBO>Universiteit
Soldaat>Sergeant>Generaal
(zeer mee oneens – mee oneens – neutraal – mee eens –
zeer mee eens)
– Interval
Bij variabelen op intervalniveau hebben verschillen wel een
betekenis. Neem bijvoorbeeld temperatuur. Het verschil tussen 30°
en 40° is hetzelfde als het verschil tussen 70° en 80°.
Je kunt echter niet zeggen dat 80° twee keer zo warm is als 40°
– Ratio
Bij variabelen op rationiveau heb je altijd een nulpunt.
Denk aan gewicht, lengte of het aantal verkochte exemplaren van
een product. Je kunt uitspraken doen ‘A scoort twee keer zo hoog
als B’.