Deskriptive Statistik

Skalenniveau

Inhaltsübersicht

In diesem Beitrag erklären wir dir einen wichtigen Grundbegriff in der Statistik, nämlich das Skalenniveau. Wir steigen mit einer kurzen Definition ein, um dann anschließend das Skalenniveau bestimmen zu können durch  Skalenniveau Beispiele.

Falls du keine Lust auf Lesen hast, erklärt dir unser Lernvideo zum Skalenniveau das Thema noch viel schneller.

Skalenniveau Statistik 

Das Skalenniveau, auch Messniveau genannt, stellt eines der wichtigsten Maße der Statistik dar. Skalen lassen sich ihrer Höhe nach in eine Hierarchie einordnen. Das heißt, je höher sie werden desto größer ist der Informationsgehalt. Außerdem steigt damit auch die Anzahl der mathematischen Operatoren, die auf die Daten angewendet werden können.

Skalenniveau Beispiele 

Es gibt drei verschiedene Skalenniveaus: Die Nominal-, die Ordinal– und die Kardinalskala. Mit ihnen klassifiziert man den Aussagegehalt der betrachteten Daten, zum Beispiel den einer Studie. Das Skalenniveau ist also ein gewisses Maß für den Grad einer Merkmalsausprägung. Im Folgenden zeigen wir dir, wie du das Skalenniveau bestimmen kannst.

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Skalenniveau

Nominales Skalenniveau

Beginnen wir mit der Nominalskala: Sie wird bei Daten verwendet, die in keine logische Reihenfolge gebracht werden können.

Zum Beispiel das Geschlecht, die Haarfarbe oder die Kleidung von Personen. Du kannst lediglich unterscheiden, ob die Ausprägung der Merkmale gleich oder unterschiedlich ist.

Merke dir also:

Geschlecht Skalenniveau: Nominalskala
Haarfarbe Skalenniveau: Nominalskala

Nominal skalierte Daten,Geschlecht Skalenniveau: Nominalskala Haarfarbe Skalenniveau: Nominalskala
Nominalskala

Ordinales Skalenniveau

Die Ordinalskala ist schon ein bisschen informativer. Hier ist die Bildung einer Rangfolge möglich. Du kannst allerdings nur Aussagen über „größer gleich“ und „kleiner gleich“ treffen. Das heißt, die Abstände zwischen den Ausprägungen lassen sich nicht interpretieren.

Das ist zum Beispiel bei Fußballtabellen der Fall: Stell dir vor, der erste Platz hat 25, der zweite 18 und der dritte 17 Punkte. Es ist offensichtlich, dass das Team auf Platz eins das Beste ist, aber nur weil es sieben Punkte Abstand auf Platz 2 hat, ist es nicht gleich siebenmal besser.

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Ordinalskala

Kardinalskala oder Metrische Skala

Nun musst du noch die dritte und aussagekräftigste Skala, die Kardinalskala bzw. Metrische Skala kennenlernen. Kardinal skalierte Daten lassen sich ebenfalls in eine logische Reihenfolge bringen. Diesmal sind aber zusätzlich die Differenzen zwischen den Ausprägungen interpretierbar. Mit dieser Art von Skala kannst du auch, im Gegensatz zu den anderen beiden Skalen, ganz normal rechnen. Das heißt, es lassen sich problemlos Differenzen und Additionen bilden.

Merke dir also:

Skalenniveau Alter: Kardinalskala (metrisches Skalenniveau)
Körpergröße Skalenniveau
: Kardinalskala (metrisches Skalenniveau)
Skalenniveau Gewicht: Kardinalskala (metrisches Skalenniveau)
Skalenniveau Einkommen: Kardinalskala (metrisches Skalenniveau)

Bei kardinal skalierten Daten wird zusätzlich unterschieden zwischen Intervall- und Verhältnisskala.

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Kardinalskala oder Metrische Skala

Intervallskala

Eine Besonderheit der Intervallskala ist, dass kein vordefinierter Nullpunkt existiert. Hier fallen dir bestimmt viele eigene Beispiele ein. Die Temperatur in °C, der Geburtsjahrgang oder der Preis von Produkten sind nur ein paar davon.

Verhältnisskala

Schließlich gibt es noch die Verhältnisskala. Der Unterschied zur Intervallskala besteht lediglich darin, dass diesmal ein Nullpunkt existiert. Beispiele hierfür wären die Geschwindigkeit in km/h, das Körpergewicht oder die Temperatur in Kelvin.

 

Das waren auch schon die wichtigsten Skalenniveaus. Wenn du die Begriffe verinnerlichst und bei jedem neuen Datensatz weißt, auf welcher Skala du dich befindest, wirst du bei der Berechnung in der Klausur immer die richtigen Mittel verwenden.


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