测量量表是指数字提供的信息类型。每个量表(即名义,序数,间隔和比率)提供不同类型的信息。知道在特定情况下哪个量表对于准确解释分配给人,对象或事件的数字是必要的。对量表的区分特征的无知会导致对数字的治疗不当(例如计算错误统计数据)和对人的不当行为和决定。
名义量表
数字用于命名或识别人员,对象或事件,例如,社会保险号或驾驶执照号码。性别是名义度量的一个示例,其中一个数字(例如1)用于标记一个性别,例如男性,而其他性别(例如2)用于其他性别,女性。数字并不意味着一种性别比另一种性别更好或更糟。他们只是用来对人进行分类。实际上,可以使用任何其他数字,因为它们不代表数量或质量。不可能将单词名称与某些统计技术(例如,Pearson Product-Moment相关性或线性多重回归)一起使用,但是数字可以在编码系统中使用。例如,消防部门可能希望检查性别(男性= 1,女性= 2)与物理能力测试的表现(具有数值得分表明能力)之间的关系。
用于对人进行分类的名义量表的其他例子是种族(例如,高加索人,非裔美国人,亚洲人)和政党隶属关系(例如,民主党和共和党人)。可用于对象进行分类的名义测量的示例是测试项目(例如,多项选择,简短答案和论文)和工作中遭受的身体损伤类型(例如,滑倒,旅行或秋季)。事件标称测量的示例是歧视的指控(例如种族,性别,年龄和残疾)和选择程序(例如,访谈,纸笔测试和评估中心的练习)。
顺序尺度
数字用于表示等级顺序并指示质量或数量的顺序,但它们不提供数量或质量程度。通常,数字1表示该人(或对象或事件)比标记2的人要好;第2人比人3好,等等。例如,要根据晋升的潜力对秩序人进行排名,可能是1,乔可能是2,而Wong可能是3。分配给的1个评级可能表明她具有更大的潜力,但没有表明更多的潜力比乔。五月和乔之间可能几乎没有什么区别,但黄可能比乔极劣。学术期刊(对象)已按照声望的方式排序。当使用顺序测量(而不是间隔测量)时,某些统计技术是适用的(例如,Spearman的等级相关性)。
间隔尺度
数字构成连续体并提供有关差异量的信息,但量表缺乏真实的零。相邻数字之间的差异是相等或已知的。如果使用零,则简单地用作量表上的参考点,但并不表示完全没有被测量的特征。例如,如果一个人在修订后的NEO人格清单的外向量表上获得0分数,则0分数并不意味着他或她完全不社交。华氏和摄氏量表是间隔测量的示例。与将温度从60度升高到70度相比,将温度从50度升高到60度相同。最强大的统计技术是适当的,可以进行间隔测量。
根据严格的定义,大多数心理结构的度量不是真正的间隔量表。他们提供有关订单的信息,但是这样的量表上的整数并非与相邻的整数相距。此外,数字之间的差异(构建体或性状的差异)可能未知。例如,工作描述性索引的工作规模衡量对工作本身的满意度,与工作的其他方面(例如,薪酬或晋升)分开。构成量表的18个项目的评分为3,以获得有利的响应,2对于不利的响应,如果受访者不确定该项目是否准确地描述了工作,则为0。尽管54分的得分比51分高三分,比48分高三分,但满意度的增加实际上可能与48至51相比从51到54。严格的间隔量表,精心构造的心理测试(从广义上讲)可以视为间隔量表。
在将数字分配给人(反映某些心理特征的水平或程度)之前,必须分配数字(例如,在申请空白,心理能力测试或表现评估表中),以反映某些质量,例如相关性,困难或重要性。使用平等出现间隔的方法,可以指示主题 - 标题专家通过以间隔量表对项目表示对项目的看法。例如,可能会要求为消防员构建工作知识测试的主题专家,以评估知道如何使用某些设备(例如,生命的颌骨)从1(根本不重要)到5(极为重要)的重要性重要的)。然后可以通过平均项目评分来计算重要性索引。
比例量表
比例量表具有间隔量表的所有特征以及真实的零,这是指完全没有被测量的特征。人和物体的物理特征可以通过比例量表来衡量,但是大多数心理特征(例如智力,良心性和利益)不能衡量。因此,大多数员工和申请人最佳和典型绩效的度量都不使用真实比例。身高和体重是比率测量的示例。得分为0意味着完全没有身高或体重。还可以创建比率,以使4英尺高的人高三分之二(4分,为6英尺)。一个100磅的人是150磅的人三分之二。
概括
测量是指以有意义的方式分配数字。了解测量量表对于解释分配给人,对象和事件的数字很重要。在大多数情况下,工作世界中使用的数字是名义,序数或进近间隔测量。假设间隔测量允许使用比其他技术更强大的统计技术(参数统计)(非参数统计)。
参考:
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