Шкалы измерения: номинальная, порядковая, интервальная и отношений

В таблице стоят числа 1, 2, 3, 4 и 5. Но что они означают: количество, порядок или всего лишь коды ответов? Чтобы понять, какие выводы можно сделать из данных, сначала нужно определить смысл значений переменной.

Рассмотрим четыре уровня измерения на условном примере учебного проекта о просмотре записей занятий. Студент фиксирует платформу, просит оценить удобство поиска записи, измеряет температуру в помещении и записывает длительность просмотра. Это учебная иллюстрация, а не результаты реального исследования.

Начать удобно с определения понятия и показателя: в материале об операционализации понятий и выборе показателей разобрано, как связать исследовательскую идею с тем, что именно попадёт в таблицу. Шкала зависит от смысла значения и способа его получения, а не от того, что в ячейке записано число.

Что различают четыре шкалы

Номинальная шкала разделяет значения на категории. Порядковая добавляет порядок. Интервальная позволяет сравнивать равные разности. Шкала отношений обладает этими свойствами и имеет содержательный ноль, который означает отсутствие измеряемого количества.

Больше свойств не значит, что шкала отношений всегда нужна или предпочтительна. Для названия платформы достаточно категорий, а для оценки удобства может быть важен порядок ответов.

Номинальная шкала: категории без порядка

Допустим, студент записывает, где участник смотрит учебные записи: на сайте вуза, видеосервисе, в приложении или на другой платформе. Эти категории различаются, но ни одна не стоит выше другой.

Для обработки им можно присвоить коды 1, 2, 3 и 4. Однако код 4 не означает, что платформа «больше» платформы с кодом 1. Среднее этих кодов тоже не описывает «среднюю платформу». Такие данные можно представить как частоты или доли категорий и указать, какая платформа встречается чаще.

Порядковая шкала: порядок без заданного расстояния

Участник оценивает удобство поиска записи по пяти вариантам: «очень неудобно», «скорее неудобно», «ни удобно, ни неудобно», «скорее удобно» и «очень удобно». Ответы упорядочены: «очень удобно» выше, чем «скорее удобно».

Если этим ответам присвоить коды от 1 до 5, порядок сохранится. Но сами числа не показывают, что переход от первого ответа ко второму равен переходу от четвёртого к пятому. Без дополнительного обоснования такие данные рассматривают как порядковые. В описании полезно показать, сколько участников выбрало каждый вариант. Если для анализа используется среднее или другой числовой показатель, нужно обосновать такой выбор свойствами инструмента и задачей исследования.

Вопрос с пятью упорядоченными вариантами сам по себе не подтверждает, что перед нами шкала Лайкерта. Как устроен этот формат, как кодировать ответы и что учитывать при их анализе, объясняется в материале о шкале Лайкерта и разборе ответов.

Интервальная шкала: равные разности без содержательного нуля

На интервальной шкале можно сравнивать разности значений: одинаковая разность имеет один и тот же смысл в разных частях шкалы.

В условном проекте температуру помещения измеряют в градусах Цельсия. Разность между 20 °C и 25 °C равна разности между 10 °C и 15 °C. Но 0 °C не означает отсутствия температуры, поэтому нельзя утверждать, что 20 °C вдвое теплее 10 °C. Нулевая точка зависит от выбранной шкалы, поэтому в описании переменной указывают и единицу измерения.

Шкала отношений: равные разности и содержательный ноль

Шкала отношений подходит для величины, у которой ноль означает отсутствие измеряемого количества. Тогда осмысленно сравнивать и разности, и отношения значений.

Например, длительность просмотра можно измерять в минутах от нулевой продолжительности. При таком определении 20 минут вдвое дольше 10 минут. Но длительность показывает только время просмотра, а не то, сколько материала человек усвоил. Для оценки усвоения нужен отдельный показатель. Балл теста тоже не становится автоматически шкалой отношений: нужно учитывать смысл нуля и устройство теста.

Сквозной пример для методики

Предположим, студент изучает, как учащиеся пользуются записями занятий и оценивают поиск нужного фрагмента. До сбора данных он описывает переменные и способ их измерения.

Для одного участника в строке данных могут стоять значения «мобильное приложение», 4, 22 °C и 20 минут. Код 4 означает категорию «скорее удобно», а не четыре единицы удобства. Последнее значение указывает длительность просмотра.

Как определить шкалу своей переменной

1. Назовите, что измеряете. «Удобство обучения» слишком широко. «Ответ на вопрос об удобстве поиска записи по пяти категориям» уже указывает конкретный показатель.
2. Опишите, как получаете значение. Участник выбирает категорию, исследователь измеряет температуру термометром, запускает таймер или считает события.
3. Проверьте, есть ли только категории. Если значения различают варианты, но между ними нет порядка, шкала номинальная.
4. Проверьте порядок. Если одно значение можно назвать выше другого, но расстояния между ними не установлены, шкала порядковая.
5. Проверьте интервалы. Имеет ли одинаковая разность одинаковый смысл в разных частях шкалы?
6. Проверьте ноль. Означает ли он отсутствие измеряемого количества? Если да, можно рассматривать отношения вроде «вдвое больше».
7. Укажите границы вывода. Запишите, что именно показывает переменная и чего по ней заключить нельзя.

Для методики подойдёт такой каркас: «Переменная X операционализирована как Y. Значения получены способом Z. В рамках этого определения переменная рассматривается как [тип шкалы]. Это позволяет [указать допустимый способ описания], но не позволяет утверждать, что [граница вывода]».

Отдельный вопрос и составной показатель

Один вопрос с упорядоченными вариантами ответа даёт отдельный порядковый показатель. Несколько пунктов могут объединять в индекс или шкалу, если понятие обосновано, а правила кодирования и построения описаны. Сумма баллов сама по себе не доказывает, что показатель интервальный или относится к шкале отношений.

Типичные ошибки

Уровень измерения помогает описать данные и очертить возможные способы анализа, но сам по себе не выбирает статистический метод. Решение зависит и от исследовательского вопроса, и от дизайна.

Образец фрагмента методики

«В учебном проекте выделены четыре переменные. Используемая платформа измеряется на номинальном уровне: коды обозначают категории без порядка. Удобство поиска записи фиксируется пятью упорядоченными категориями и рассматривается как порядковая переменная; равенство расстояний между категориями не предполагается. Температура помещения в градусах Цельсия рассматривается как интервальная переменная: равные разности имеют одинаковый смысл, но 0 °C не означает отсутствия температуры. Длительность просмотра в минутах отсчитывается от нулевой продолжительности и рассматривается как переменная шкалы отношений».

Требования к описанию переменных, таблицам и статистическому анализу могут различаться по вузам и кафедрам. Перед сдачей сверьтесь с методическими рекомендациями своей программы и обсудите спорные решения с научным руководителем.

Если нужна консультация по плану обработки данных, можно обратиться за помощью со статистическим анализом. До начала работы уточните объём консультации и согласуйте план с научным руководителем.

Источники

1. Price P. C., Jhangiani R., Chiang I.-C. Понимание психологических измерений. Research Methods in Psychology. BCcampus.
2. Hall R. Дизайн исследования и измерение. Research Methods: Exploring the Social World in Canadian Context. MacEwan Open Books.

Прежде чем интерпретировать число в таблице, выясните, что оно означает: категорию, порядок, разность или отношение. Это определяет, какие сравнения оправданы и где заканчивается вывод по данным.

Фото: Lukas Blazek / Pexels