Niveaux de mesure pour les données de biostatistique

Vers le milieu du 20e siècle, l'idée de niveaux de mesure a attiré l'attention des chercheurs biologiques et des sciences sociales, et, en particulier, des psychologues. Un système de classification, qui est devenu très largement utilisé (au moins dans les statistiques manuels), reconnaît quatre niveaux différents au cours de laquelle les variables peuvent être mesurées: nominal, ordinal, intervalle, et rapport:

• Les variables nominales sont exprimés en catégories mutuellement exclusives, comme le sexe (masculin ou féminin), la race (blanc, noir, asiatique, etc.), et le type de bactéries (telles que coques, bacille, les rickettsies, les mycoplasmes, ou spirille), où la séquence dans lequel vous listez les différentes catégories d'une variable est purement arbitraire.

  Par exemple, l'inscription d'un choix de courses que le noir, asiatique, et blanc est ni plus ni moins «naturel» que les répertoriant en blanc, noir et asiatique.

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  Données ordinale a des valeurs catégoriques (ou niveaux) qui tombent naturellement dans un ordre logique, comme la gravité d'un événement indésirable (légère, modérée ou sévère), ou une échelle d'accord (fortement en désaccord, en désaccord, sans opinion, d'accord ou fortement d'accord) , souvent appelé un Likert échelle. On notera que les niveaux ne sont pas nécessairement "équidistants" par rapport à la différence entre le niveau conceptuel.

• Données d'intervalle est une mesure numérique, où, à la différence des données ordinale, la différence (ou intervalle) entre deux nombres est une mesure significative de la quantité de différence dans ce que la variable représente, mais le point zéro est complètement arbitraire et ne pas désigner l'absence complète de ce que vous mesurez.

  Un exemple de ce concept est l'échelle de température Celsius métrique. Un changement de 20 à 25 degrés Celsius représente la même quantité d'augmentation de la température comme un changement de 120 à 125 degrés Celsius. Mais 0 degrés Celsius est purement arbitraire - il le fait pas représenter l'absence totale d'en température il est tout simplement la température à laquelle l'eau gèle (ou, si vous préférez, la glace fond). Données d'intervalle peuvent généralement peuvent avoir des valeurs numériques qui sont positif, négatif, ou zéro.

• Données de rapport, contrairement aux données d'intervalle, t avoir un vrai point zéro. La valeur numérique d'une variable de rapport est directement proportionnelle à combien il ya de ce que vous mesurez, et une valeur de zéro signifie qu'il n'y a rien du tout. Généralement, les données de rapport ne peuvent pas avoir des valeurs négatives, parce que ce serait indiquer moins que rien.

  Messe est une mesure du rapport, de même que l'échelle de température Kelvin - il commence à la zéro absolu de température (environ 273 degrés en dessous de zéro sur l'échelle Celsius), où il n'y a pas d'énergie thermique à tous.

Les statisticiens ont tendance à battre ce sujet à la mort - ils aiment à souligner les cas qui ne relèvent pas clairement de l'une des quatre niveaux et pour faire apparaître divers contre-exemples. Mais vous devez être conscient des concepts et de la terminologie dans la liste précédente parce que vous les verrez dans les statistiques des manuels et des articles, et parce que les enseignants aimez les inclure sur les tests.

Et, de façon plus pratique, sachant le niveau de mesure d'une variable peut souvent vous aider à choisir la voie la plus appropriée pour analyser cette variable.