Merkmalstypen

Merkmalstypen bezeichnet in der Statistik die Art der Merkmale, die in einer Untersuchung gemessen oder erhoben werden. Sie hängen vom Skalenniveau ab und bestimmen, welche Operationen sinnvoll sind, welche Deskriptivstatistiken verwendet werden können und welche Schlussfolgerungen aus den Daten gezogen werden dürfen.

Man unterscheidet in der Regel zwischen qualitativen (nicht metrischen) und quantitativen (metrischen) Merkmalstypen. Zu den qualitativen Merkmalen zählen Nominalmerkmale, bei denen keine natürliche Rangordnung besteht (z. B. Geschlecht, Staatsangehörigkeit, Farben). Ordinalmerkmale weisen zwar eine Rangfolge auf (z. B. Bildungsabschluss, Zufriedenheitsskala), doch die Abstände zwischen Stufen müssen nicht gleich groß sein.

Quantitative Merkmale lassen sich weiter in Intervallmerkmale und Verhältnismaße (Verhältnisskalen) unterteilen. Intervallmerkmale haben gleiche Abstände, aber keinen echten Nullpunkt (z. B. Temperatur in Celsius oder Fahrenheit). Verhältnismaße besitzen einen festen Nullpunkt und ermöglichen sinnvolle Verhältnisse (z. B. Länge, Gewicht, Alter, Einkommen). Diskrete und kontinuierliche Ausprägungen sind dabei mögliche Unterformen eines Merkmals, je nachdem, ob Werte in Sprüngen oder beliebig feine Werte auftreten.

Die Wahl des Merkmalstyps beeinflusst die Statistik der Datenauswertung. Nominal- und Ordinalmerkmale eignen sich für Häufigkeiten, Modus oder Median, während Intervall- und Verhältnismaße Mittelwert, Standardabweichung, Korrelation und Regressionsanalysen ermöglichen. Nichtparametrische Verfahren werden oft für ordinale oder nicht normal verteilte Daten verwendet.

Merkmalstypen werden in Forschungsdesigns, Fragebögen, Datenbanken und automatisierten Erhebungen festgelegt, um passende Mess- und Analysemethoden sicherzustellen. Sie bilden eine Grundlage der Datenqualität und methodischen Transparenz.