Skalenniveaus erklärt: Nominal, Ordinal & Metrisch

Skalenniveaus beschreiben die Art und Weise, wie Daten gemessen und kategorisiert werden können. Sie bestimmen, welche mathematischen Operationen und statistischen Verfahren bei der Datenanalyse zulässig sind.

Bei der Nominalskala werden Daten nur in verschiedene Kategorien eingeteilt, ohne dass eine Rangordnung besteht. Beispiele sind Geschlecht, Nationalität oder Farben – hier ist nur das Zählen und die Häufigkeitsverteilung möglich.

Die Ordinalskala ermöglicht zusätzlich zur Kategorisierung auch eine Rangordnung der Werte. Beispiele sind Schulnoten oder Zufriedenheitsskalen – die Abstände zwischen den Rängen sind jedoch nicht messbar oder gleich groß.

Die metrische Skala erlaubt sowohl Rangordnung als auch die Messung gleicher Abstände zwischen den Werten. Bei der Intervallskala fehlt ein natürlicher Nullpunkt (z.B. Temperatur in Celsius), während die Verhältnisskala einen echten Nullpunkt besitzt (z.B. Gewicht, Einkommen).

Für Nominalskalen sind nur Modus und Chi-Quadrat-Tests geeignet, für Ordinalskalen zusätzlich Median und Rangkorrelationen. Bei metrischen Skalen können alle statistischen Verfahren angewendet werden, einschließlich Mittelwert, Standardabweichung und parametrische Tests.