2 Fragen zu Skalenniveaus

Skalenniveaus sind Kategorien, die verwendet werden, um die Art und den Umfang der Informationen zu beschreiben, die durch eine Messung oder eine Skala erfasst werden. Es gibt vier Haupttypen von Skalenniveaus: 1. **Nominalskala**: Diese Skala klassifiziert Daten in verschiedene Kategorien, die keine natürliche Reihenfolge haben. Beispiele sind Geschlecht (männlich, weiblich) oder Farben (rot, blau, grün). 2. **Ordinalskala**: Diese Skala ordnet Daten in eine bestimmte Reihenfolge, ohne dass die Abstände zwischen den Werten gleich sind. Ein Beispiel ist die Rangordnung bei einem Wettbewerb (1. Platz, 2. Platz, 3. Platz). 3. **Intervallskala**: Diese Skala ordnet Daten in eine Reihenfolge und die Abstände zwischen den Werten sind gleich. Ein Beispiel ist die Temperatur in Grad Celsius. Es gibt jedoch keinen absoluten Nullpunkt. 4. **Verhältnisskala (Ratioskala)**: Diese Skala hat alle Eigenschaften der Intervallskala, aber zusätzlich einen absoluten Nullpunkt, der das Fehlen der gemessenen Eigenschaft anzeigt. Beispiele sind Gewicht oder Länge. Diese Skalenniveaus sind wichtig, weil sie bestimmen, welche statistischen Methoden für die Analyse der Daten geeignet sind.

Beim t-Test für unabhängige Stichproben werden die Daten auf Intervall- oder Verisskalen benötigt. Diese Skalenniveaus ermöglichen es, die Differenzen zwischen den Gruppen zu messen und statistisch zu analysieren. - **Intervallskala**: Hierbei sind die Abstände zwischen den Werten gleich, aber es gibt keinen absoluten Nullpunkt. Ein Beispiel wäre die Temperatur in Grad Celsius. - **Verhältnisskala**: Diese Skala hat einen absoluten Nullpunkt und gleiche Abstände zwischen den Werten. Beispiele sind Gewicht, Größe oder Einkommen. Nominal- oder Ordinalskalen sind für den t-Test nicht geeignet, da sie keine quantitativen Unterschiede zwischen den Gruppen darstellen.