Wenn Sie einen Plan für die Analyse quantitativer Daten aus Ihren Umfragen erstellen, sind Sie wahrscheinlich schon einmal auf den Begriff „Intervallskala“ gestoßen. Aber was ist das eigentlich und wie unterscheidet sie sich von den allgemein gebräuchlichen Begriffen wie „Nominalskala“ und „Ordinalskala“?
Wir erläutern die Definition, beschreiben die wichtigsten Merkmale und geben Beispiele für Intervallskalen, die für Ihre Umfragestrategie besonders nützlich sein könnten.
Was ist die Intervallskala?
Die Intervallskala ist eine quantitative Messskala, auf der Ordnung herrscht, die Differenz zwischen den beiden Variablen sinnvoll und gleich ist und das Vorhandensein von Null willkürlich ist. Es misst Variablen, die entlang einer gemeinsamen Skala in gleichen Abständen existieren. Die Maße, die zur Berechnung des Abstands zwischen den Variablen verwendet werden, sind äußerst zuverlässig.
Die Intervallskala ist die dritte Ebene der Messung nach der Nominalskala und der Ordinalskala. Das Verständnis der ersten beiden Stufen wird Ihnen helfen, Intervallmessungen zu unterscheiden.
Eine Nominalskala wird verwendet, wenn die Variablen keine natürliche Reihenfolge oder Rangfolge haben. Sie können nummerierte oder nicht nummerierte Variablen einbeziehen. Gängige Beispiele für Umfragen sind Fragen zum Geschlecht, zum Wohnort, zur politischen Partei, zu Haustieren und so weiter.
Im Gegensatz dazu spielt bei einer Ordinalskala der Rang der Variablen eine Rolle, nicht aber die Differenz oder der Abstand zwischen den Variablen. Denken Sie an Preisklassenfilter beim Online-Shopping. Sie können „weniger als $25“, „$26 bis $50“ usw. auswählen, aber der Unterschied zwischen ihnen ist nicht relevant. Ebenso ist die Rangfolge von Variablen wie „würde ich nicht empfehlen“ und „würde ich sehr empfehlen“ von Bedeutung, aber der Unterschied zwischen ihnen nicht, es sei denn, dieser Unterschied wird durch eine andere Variable dargestellt.
Hier ist ein detaillierter Vergleich, der Ihnen hilft, die Unterschiede zwischen den wichtigsten Messskalen leicht zu verstehen.
Merkmale der Intervallskala
Jetzt, da Sie mit den ersten beiden Maßstäben vertraut sind, ist es viel einfacher, sie zu verstehen. In gewissem Sinne ist sie die Kombination der anderen Skalen. Das Schwierigste an der Intervallskala ist wahrscheinlich die Tatsache, dass es keine echte Null gibt. Aber wenn Sie darüber nachdenken, haben einige Variablen keine universell konstante Null.
Betrachten Sie dieses Beispiel einer Intervallskala: Temperatur in Grad Fahrenheit.
Wenn Sie Temperaturen in Grad Fahrenheit analysieren, z.B. 20-40 Grad und 40-60 Grad, gibt es eine Ordnung, und der Unterschied zwischen den Variablen ist sinnvoll, aber das Vorhandensein der Null ist willkürlich. Wie kann die Null willkürlich sein? Null Grad auf der Fahrenheit- (und Celsius-) Skala ist keine universelle Konstante, sondern wird stattdessen zugewiesen, um die Temperatur zu repräsentieren, bei der Sole aus gleichen Teilen Eis, Wasser und Salz gefriert.
Wir sollten uns jedoch nicht zu sehr in die Einzelheiten der Temperatur vertiefen. Ihre Umfragen werden sich wahrscheinlich auf andere Variablen konzentrieren. Sie können sich das Ziel dieser Skala leicht merken, denn „Intervall“ bezieht sich auf das Intervall (oder den Abstand) zwischen zwei Variablen. Eine weitere Möglichkeit, sich an diese Skala zu erinnern, ist, dass die Daten zwischen zwei Variablen addiert oder subtrahiert, aber nicht multipliziert oder dividiert werden können. Dies ist anders als bei der Verhältnis-Skala, bei der die Division zwischen zwei Variablen definiert ist.
Möchten Sie einen einfachen Leitfaden für die Intervallskala und ihre Daten? Wir haben hier die wichtigsten Merkmale aufgelistet:
- Die Intervallskala wird der Nominalskala vorgezogen Nominalskala oder Ordinalskala denn die beiden letzteren sind qualitative Skalen. Die Intervallskala ist quantitativ in dem Sinne, dass sie die Differenz zwischen Werten quantifizieren kann.
- Intervalldaten können diskret mit ganzen Zahlen wie 8 Grad, 4 Jahre, 2 Monate, usw. oder kontinuierlich mit Bruchzahlen wie 12,2 Grad, 3,5 Wochen oder 4,2 Meilen sein.
- Sie können Werte zwischen zwei Variablen subtrahieren, um den Unterschied zwischen ihnen zu verstehen.
- Mit der Intervallmessung können Sie den Mittelwert und den Median von Variablen berechnen.
- Intervalldaten sind besonders nützlich für wirtschaftliche, soziale und wissenschaftliche Analysen und Strategien, da sie einfach und quantitativ sind.
- Dies ist eine bevorzugte Skala in der Statistik, da Sie jeder beliebigen 360-Führungsbewertung, wie z.B. Gefühlen und Empfindungen, einen numerischen Wert zuweisen können.
Da Sie nun wissen, wie Sie die Intervallskala erkennen können, wenn Sie sie sehen, lassen Sie uns einen Blick auf einige nützliche Intervallskalenbeispiele werfen.
Die Bedeutung von Intervallskalen bei der Datenmessung
Intervallskalen sind bei der Datenmessung aus mehreren Gründen wichtig und machen sie zu einem wertvollen Instrument in der Forschung und Analyse. Hier finden Sie eine einfache Aufschlüsselung ihrer Bedeutung:
1. Gleiche Abstände
Intervallskalen messen Daten mit gleichen Abständen zwischen den Punkten. Das bedeutet, dass der Unterschied zwischen 10 und 20 derselbe ist wie der Unterschied zwischen 30 und 40. Dank dieser Konsistenz können wir sinnvolle Vergleiche anstellen.
2. Mathematische Operationen
Da die Intervalle konsistent sind, können wir eine Reihe von mathematischen Berechnungen durchführen. Wir können addieren, subtrahieren und Durchschnittswerte berechnen.
3. Kein echter Nullpunkt
Intervallskalen haben keinen echten Nullpunkt. Zum Beispiel bedeutet 0°C bei Celsius nicht „keine Temperatur“ – es ist nur ein Punkt auf der Skala. Das ist anders als bei Verhältnisskalen (wie z.B. Gewicht), bei denen Null nichts bedeutet. Auch ohne einen echten Nullpunkt können wir immer noch über Unterschiede sprechen, z. B. dass eine Temperatur wärmer ist als eine andere.
4. Beispiele aus der realen Welt
Sie können Intervallskalen im täglichen Leben finden. Gängige Beispiele sind Temperatur (Celsius und Fahrenheit) und Kalenderjahre. Das Verständnis dieser Skalen hilft uns bei der Interpretation von Daten in Bereichen wie der Wettervorhersage oder historischen Trends.
5. Leicht zu verstehen
Die gleichen Intervalle machen es jedem leicht, die Bedeutung hinter den Zahlen zu erfassen.
6. Unterstützt erweiterte Analysen
Viele statistische Methoden basieren auf Intervalldaten. Das bedeutet, dass Forscher Tools wie Durchschnittswerte und Korrelationen verwenden können, um ihre Daten effektiv zu analysieren.
Beispiele für Intervallskalen
Fragen, die auf der Intervallskala gemessen werden können, sind die am häufigsten verwendeten Fragetypen in Forschungsstudien. Um Antworten in Form von Intervalldaten zu erhalten, müssen Sie die Feedback-Optionen auf Variablen beschränken, denen ein numerischer Wert zugeordnet werden kann, bei dem die Differenz zwischen den beiden Variablen gleich ist.
Sie haben wahrscheinlich schon einmal die folgenden Skalen in einer Forschungsstudie gesehen: Zustimmung, Zufriedenheitsgrad oder Wahrscheinlichkeit. Die Umfrage muss skaliert werden, damit die Variablen die Kriterien der Intervallmessung erfüllen können. Andernfalls werden die Daten, die Sie als Feedback erhalten, schwer zu quantifizieren sein.
Berücksichtigen Sie diese Fragen bei der Erstellung Ihrer nächsten Umfrage. Sie sind alle mit der Intervallskala kompatibel und bieten verwertbare Daten:
Likert-Skala
Eine der am häufigsten verwendeten Fragen mit Intervallskala ist auf einer fünfstufigen Likert-Skala Frage, bei der jede Emotion mit einer Zahl bezeichnet wird und die Variablen von extrem unzufrieden bis extrem zufrieden reichen.
Net Promoter Score (NPS)
In einem Net Promoter Score (NPS) geben die Befragten auf einer Skala von 1-10 an, wie wahrscheinlich es ist, dass sie ein Unternehmen/Produkt/eine Dienstleistung weiterempfehlen würden.
Tabelle Bipolare Matrix
Wenn Sie diesen Fragetyp einbeziehen, bewerten die Teilnehmer ein Objekt auf einer bipolaren Matrix-Tabelle anhand einer fünfstufigen Bewertungsskala, die Ihnen hilft, die Gefühle zu quantifizieren, indem Sie ein Rangsystem erstellen.
LERNEN SIE MEHR: Bipolarer Fragebogen
Fazit
Die Intervallskala gibt Umfragestrategen die Möglichkeit, Optionen zu quantifizieren und zu differenzieren, so dass ihr Feedback zu sinnvollen Zielen und Ergebnissen beitragen kann. Sie ist für die meisten Unternehmen und wissenschaftlichen Studien oft effektiver als die Nominalskala oder Ordinalskala, da sie quantitative Ergebnisse berücksichtigen kann.
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