Skalenniveaus in der Statistik: Nominalskala, Ordinalskala & Metrische Skala (+Beispiele) 📊

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Du willst unbedingt verstehen, was es mit den Skalenniveaus in der Statistik auf sich hat?

Dann kannst du dich entspannt zurücklehnen, das kryptische Vorlesungsskript beiseitelegen und die Informationen visuell aufsaugen.

Denn in diesem Artikel erkläre ich dir jedes einzelne Skalenniveau und gebe dir dazu passende Beispiele und Eselsbrücken, damit du dir die Eigenschaften und Unterschiede langfristig merken kannst.

Egal ob du für eine Statistik-Klausur paukst oder am Forschungsdesign deiner quantitativen Studie feilst - Diese Wiederholung der Skalenniveaus aus der Statistik wird dich auf die Siegerstraße einbiegen lassen.

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Bei der Erstellung eines quantitativen Forschungsdesigns ist die Qualität deiner Daten ein entscheidendes Kriterium. Mit Qualität ist hier die Form gemeint, in der die Daten vorliegen. Diese kannst du beeinflussen, indem du dein Messinstrument, zum Beispiel einen Fragebogen, entsprechend gestaltest.

Die verschiedenen Eigenschaften, die Datenpunkte besitzen können, nennt man auch Skalenniveaus. Eine Skala ist nichts anderes als eine Einteilung, die einem bestimmten Ordnungsschema gehorcht. Hört sich alles wild an, ist aber eigentlich recht simpel, wie du gleich an den Beispielen sehen wirst.

Wie deine Daten skaliert sind, also in welcher Form sie vorliegen, entscheidet bei der Auswertung deiner Daten ebenfalls, welche Analysemethoden du einsetzen kannst.

Wenn du also beispielsweise einen bestimmten Zusammenhang errechnen willst, um so deine Forschungsfrage zu beantworten, dann musst du bei der Datenerhebung dafür sorgen, dass das rechnerisch überhaupt möglich ist.

Dieses Video handelt von:

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