LoM

Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeyi

Last updated 12 days ago

Was this helpful?

LoM

Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeyi

Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeyi Nedir?

İstatistik ve veri analizi dünyasının temel taşlarından biri olan Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeyleri, bir veri setinin nasıl analiz edileceğini, hangi matematiksel işlemlerin uygulanabileceğini ve hangi sonuçların çıkarılabileceğini belirler.

Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeyleri Tarihçesi

Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeylerinin tarihçesi, 1946 yılında Amerikalı psikolog Stanley Smith Stevens tarafından tanıtılmasına kadar uzanır. Stevens, "Science" dergisinde yayımlanan "On the Theory of Scales of Measurement" adlı makalesinde bu kavramı detaylandırmış ve ölçüm düzeylerini formalize etmiştir. Bu kavramlar, bilimsel araştırmalarda veri analizi yapılırken standart bir yöntem haline gelmiştir.

Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeyleri Tipleri

Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeyleri, 2 Ana Grup ve 4 Alt Grup altında toplanır;

1. Niteliksel / Kategorik / Qualitative /

1.1. Nominal / Nominal Ölçüm Düzeyi: En temel düzeydir ve verileri yalnızca isimlendirme veya sınıflandırma amacıyla kullanır.

1.1.1. Cinsiyet

1.1.2. Renk

1.1.3. Kan Grubu

1.1.4. Marka

1.2. Ordinal / Ordinal Ölçüm Düzeyi: Verilerin sıralanabilir olduğu, ancak aralarındaki farkın belirli olmadığı durumlar için kullanılır.

1.2.1. Anket

1.2.2. Oylama

2. Niceliksel / Numerik / Quantitative

2.1. Interval / Aralık Ölçüm Düzeyi: Veriler arasındaki farkların anlamı olduğu, ancak sıfır noktasının mutlak olmadığı durumlarda kullanılır.

2.1.1. Sıcaklık

2.2. Ratio / Oran Ölçüm Düzeyi: Aralık ölçümün tüm özelliklerine sahiptir, ancak mutlak bir sıfır noktası vardır.

2.2.1. Yaş

2.2.2. Ağırlık

2.2.3. Uzunluk

2.2.4. Süre

Level of Measurement (LoM) / Ölçüm Düzeyleri Karşılaştırması

Özetle...

Ölçüm düzeyleri, veriler üzerinde yapılabilecek analizlerin çeşitliliğini ve derinliğini belirler. Bu, veri analizi süreçlerinde metodolojik kararların alınmasında, hipotez testlerinde ve veri görselleştirmede yol gösterici bir role sahiptir. Ölçüm düzeylerinin doğru kullanımı, daha güçlü analizler yapmamızı, verilerden daha derin anlamlar çıkarmamızı ve nihayetinde daha bilinçli kararlar almamızı sağlar.

Sonuç olarak, ölçüm düzeyleri, veri biliminin ve istatistiğin temel taşlarından biridir ve herhangi bir analitik çalışmanın başarısı, bu düzeylerin doğru bir şekilde anlaşılmasına ve uygulanmasına büyük ölçüde bağlıdır. Bu kavramlara hakim olmak, veri dünyasında gezinirken pusulamızı doğru yönde tutar ve verilerin dilinden anlam çıkarma yeteneğimizi geliştirir. Ölçüm düzeyleri, verinin gerçek potansiyelini ortaya çıkarmamıza yardımcı olan güçlü bir araçtır.