skalnivåanpassning

Skalnivåanpassning är processen att anpassa statistiska analyser och tolkningar efter den mätning som används för varje variabel. I mättheori talar man om fyra huvudsakliga skalnivåer: nominal, ordinal, intervall och kvot. Valet av analysmetod och presentation av resultat grundar sig i vilken skalnivå data har, samt vilka antaganden som är rimliga att göra.

Deskriptiv statistik och visualisering bygger också på skalnivån. För nominala variabler används frekvenser och lägesmått som modus, medan bar-diagram ofta används. För ordinala variabler är median och percentiler meningsfulla centralmått, och stapeldiagram kan användas för frekvenser. För intervall- och kvotskalor är medelvärde och standardavvikelse vanliga sammanfattningar, tillsammans med histogram, boxplot eller scatter-plot för relationer.

I inferens spelar skalnivåanpassning en central roll. Icke-parametriska tester används när antaganden om normalfördelning eller lika varians inte uppfylls, särskilt för ordinala data eller små stickprov. Exempel inkluderar Mann-Whitney U-test, Kruskal-Wallis-test och Spearman-korrelation. Parametriska tester används när data uppfyller krav på intervall- eller kvotskalor och normalfördelning, exempelvis t-test, ANOVA och Pearson-korrelation.

Praktiska tillvägagångssätt för skalnivåanpassning inkluderar att tydligt definiera variablernas skalnivå i analysplanen, recoding eller dummy-kodning av kategorivariabler, samt överväga att behandla vissa data som intervalldata om rättvisa antaganden råder, till exempel vid Likert-skalaer. Det är viktigt att tydligt rapportera skalnivå och valda metoder i resultaten.

Sammanfattningsvis handlar skalnivåanpassning om att anpassa både metodval och tolkning efter dataens mätnivå för att uppnå giltiga och transparenta slutsatser.