Ebenen und Maßstäbe in der Soziologie verstehen

Messniveau bezieht sich auf die Art und Weise, wie eine Variable innerhalb der wissenschaftlichen Forschung gemessen wird, und Messskala bezieht sich auf das spezielle Werkzeug, das ein Forscher verwendet, um die Daten in Abhängigkeit von dem von ihm ausgewählten Messniveau auf organisierte Weise zu sortieren.

Die Auswahl des Messniveaus und des Messmaßstabs sind wichtige Bestandteile des Forschungsdesignprozesses, da sie für das systematische Messen und Kategorisieren von Daten und damit für deren Analyse sowie für das Ziehen von Schlussfolgerungen, die als gültig angesehen werden, erforderlich sind.

Innerhalb der Wissenschaft gibt es vier gebräuchliche Niveaus und Maßstäbe: nominal, ordinal, intervall und verhältnis. Diese wurden von dem Psychologen Stanley Smith Stevens entwickelt, der 1946 in einem Artikel darüber schrieb Wissenschaft, betitelt "Über die Theorie der Maßstäbe." Jedes Messniveau und die dazugehörige Skala können eine oder mehrere der vier Eigenschaften der Messung messen, darunter Identität, Größe, gleiche Intervalle und ein Mindestwert von Null.

Es gibt eine Hierarchie dieser verschiedenen Messebenen. Bei niedrigeren Messniveaus (nominal, ordinal) sind Annahmen in der Regel weniger restriktiv und Datenanalysen weniger sensitiv. Auf jeder Ebene der Hierarchie enthält die aktuelle Ebene zusätzlich zu etwas Neuem alle Eigenschaften der darunter liegenden Ebene. Im Allgemeinen ist es wünschenswert, höhere Messniveaus (Intervall oder Verhältnis) als ein niedrigeres zu haben. Untersuchen wir die einzelnen Messebenen und ihre entsprechende Skala in der Reihenfolge vom niedrigsten zum höchsten Wert in der Hierarchie.

Der Nominalpegel und die Skala

Eine nominelle Skala wird verwendet, um die Kategorien innerhalb der Variablen zu benennen, die Sie in Ihrer Forschung verwenden. Diese Art von Skala bietet keine Rangfolge oder Reihenfolge der Werte; Es gibt einfach einen Namen für jede Kategorie in einer Variablen an, damit Sie sie unter Ihren Daten verfolgen können. Das heißt, es befriedigt die Messung von Identität und Identität allein.

Häufige Beispiele in der Soziologie sind die nominelle Erfassung des Geschlechts (männlich oder weiblich), der Rasse (weiß, schwarz, spanisch, asiatisch, indianisch usw.) und der Klasse (arm, Arbeiterklasse, Mittelklasse, Oberschicht). Natürlich gibt es viele andere Variablen, die man auf einer nominalen Skala messen kann.

Das nominale Maß wird auch als kategoriales Maß bezeichnet und als qualitativ angesehen. Wenn man statistische Untersuchungen durchführt und dieses Maß verwendet, würde man den Modus oder den am häufigsten vorkommenden Wert als Maß für die zentrale Tendenz verwenden.

Die Ordnungszahl und Skala

Ordnungsskalen werden verwendet, wenn ein Forscher etwas messen möchte, das sich nicht leicht quantifizieren lässt, wie Gefühle oder Meinungen. Innerhalb einer solchen Skala werden die verschiedenen Werte für eine Variable schrittweise geordnet, was die Skala nützlich und informativ macht. Es erfüllt sowohl die Eigenschaften der Identität als auch der Größe. Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass eine solche Skala nicht quantifizierbar ist - die genauen Unterschiede zwischen den variablen Kategorien sind nicht bekannt.

In der Soziologie werden gewöhnlich Ordnungsskalen verwendet, um die Ansichten und Meinungen der Menschen zu sozialen Themen wie Rassismus und Sexismus zu messen oder um festzustellen, wie wichtig bestimmte Themen für sie im Rahmen einer politischen Wahl sind. Wenn ein Forscher beispielsweise messen möchte, inwieweit eine Bevölkerung glaubt, dass Rassismus ein Problem ist, könnte er die Frage stellen: "Wie groß ist das Problem des Rassismus in unserer heutigen Gesellschaft?" und geben Sie die folgenden Antwortoptionen an: "Es ist ein großes Problem", "Es ist ein Problem", "Es ist ein kleines Problem" und "Rassismus ist kein Problem".

Bei Verwendung dieses Niveaus und dieser Skala ist es der Median, der die zentrale Tendenz kennzeichnet.

Die Intervallstufe und -skala

Im Gegensatz zu nominalen und ordinalen Skalen ist eine Intervallskala eine numerische Skala, die die Anordnung von Variablen ermöglicht und ein genaues, quantifizierbares Verständnis der Unterschiede zwischen ihnen (der Intervalle zwischen ihnen) bietet. Dies bedeutet, dass es die drei Eigenschaften Identität und Größe erfüllt, und gleiche Intervalle.

Alter ist eine gebräuchliche Variable, die Soziologen mithilfe einer Intervallskala wie 1, 2, 3, 4 usw. verfolgen. Sie können auch nicht intervallbasierte, geordnete Variablenkategorien in eine Intervallskala umwandeln, um die statistische Analyse zu erleichtern. Beispielsweise ist es üblich, das Einkommen als Bereich zu messen, beispielsweise 0 bis 9.999 US-Dollar. 10.000 bis 19.999 US-Dollar; $ 20.000- $ 29.000 und so weiter. Diese Bereiche können in Intervalle umgewandelt werden, die das steigende Einkommensniveau widerspiegeln, indem mit 1 die niedrigste Kategorie, mit 2 die nächste, mit 3 usw.

Intervallskalen sind besonders nützlich, da sie nicht nur die Häufigkeit und den Prozentsatz variabler Kategorien in unseren Daten messen, sondern auch die Berechnung des Mittelwerts zusätzlich zum Median ermöglichen. Wichtig ist, dass mit dem Intervallniveau der Messung auch die Standardabweichung berechnet werden kann.

Das Verhältnis und die Skala

Die Verhältnisskala der Messung ist nahezu identisch mit der Intervallskala, unterscheidet sich jedoch darin, dass sie einen absoluten Wert von Null hat und somit die einzige Skala ist, die alle vier Eigenschaften der Messung erfüllt.

Ein Soziologe würde eine Verhältnisskala verwenden, um das tatsächliche Arbeitseinkommen in einem bestimmten Jahr zu messen, die nicht in kategoriale Bereiche unterteilt ist, sondern von 0 USD aufwärts reicht. Alles, was vom absoluten Nullpunkt aus gemessen werden kann, kann mit einer Verhältnisskala gemessen werden, wie zum Beispiel die Anzahl der Kinder einer Person, die Anzahl der Wahlen, an denen eine Person teilgenommen hat, oder die Anzahl der Freunde, die einer anderen Rasse angehören Befragter.

Man kann alle statistischen Operationen ausführen, wie dies mit der Intervallskala und noch mehr mit der Verhältnisskala möglich ist. Tatsächlich wird es so genannt, weil man aus den Daten Verhältnisse und Brüche erstellen kann, wenn man ein Maß- und Maßstabsverhältnis verwendet.

Aktualisiert von Nicki Lisa Cole, Ph.D..