Statistische Einheiten und Merkmale
11.4 Merkmalsausprägungen (1/6) 11.4 Merkmalsausprägungen (2/6)
Das niedrigste Skalenniveau haben nominal skalierte Merkmale (zum Beispiel Haarfarbe, Geschlecht, Branche, Region). Hier haben die Merkmalsausprägungen keine bestimmte Reihenfolge, denn man kann die Merkmalsträger nicht nach der Ausprägung eines nominalen Merkmals sortieren. Hingegen weisen ordinal skalierte Merkmale eine natürliche Reihenfolge auf (beispielsweise die Bewertung auf einer Skala von 1 bis 5).
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 Darstellung Merkmalsausprägung: Als Beispiel für die Merkmalsausprägung wird das Merkmal „Geschlecht" mit den Ausprägungen „männlich" und „weiblich" aufgeführt. Merkmalsausprägungen können unterschiedliche Skalenniveaus haben: nominal, ordinal und metrisch skalierte Merkmale.Unter dem Begriff „nominal skalierte Merkmale" werden die folgenden Aufzählungspunkte angezeigt: "niedrigstes Skalenniveau, "keine bestimmte Reihenfolge festgehalten", "z. B. Haarfarbe, Geschlecht". Unter dem Ausdruck „ordinal skalierte Merkmale" werden die folgenden Aufzählungspunkte angezeigt: "natürliche Reihenfolge", "z. B. Skala von 1 bis 5", "Abstände zwischen Bewertungen spielen keine Rolle, bzw. sind nicht bestimmbar". Unter dem Ausdruck „metrisch skalierte Merkmale" werden die folgenden Aufzählungspunkte angezeigt: "natürliche Reihenfolge", "Abstände klar definiert", "z. B. Eurobeträge, Mengenangaben". |
Man kann aber nicht sagen, ob zum Beispiel eine Bewertung mit „1“ eine doppelt so gute Bewertung wie eine Bewertung mit „2“ sein soll, denn die Abstände zwischen den Bewertungen spielen keine Rolle. In manchen Fällen ist es nicht eindeutig entscheidbar, ob ein Merkmal nominal oder ordinal skaliert ist. So ist zum Beispiel eine Skala „Gefreiter – Unteroffizier – Leutnant – Hauptmann – General“ sowohl als Nominal- als auch als Ordinalskala interpretierbar.
Bei den metrisch skalierten Merkmalen ist eine natürliche Reihenfolge gegeben und zusätzlich sind auch die Abstände zwischen den Merkmalsausprägungen eindeutig definiert.
Das ist bei vielen Merkmalen der Fall, zum Beispiel bei Eurobeträgen, Mengen- oder Größenangaben.
Bei metrisch skalierten Merkmalen kann man problemlos Durchschnitte berechnen und in der Folge mathematische Verfahren anwenden, die auf Durchschnitten beruhen.