{"id":1010165,"date":"2018-06-01T06:46:54","date_gmt":"2018-06-01T13:46:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/intervallskala-definition-merkmale-beispiele\/"},"modified":"2025-02-13T23:56:22","modified_gmt":"2025-02-14T06:56:22","slug":"intervallskala-definition-merkmale-beispiele","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/intervallskala-definition-merkmale-beispiele\/","title":{"rendered":"Intervallskala: Definition, Merkmale & Beispiele"},"content":{"rendered":"\n

Wenn Sie einen Plan f\u00fcr die Analyse quantitativer Daten aus Ihren Umfragen erstellen, sind Sie wahrscheinlich schon einmal auf den Begriff „Intervallskala“ gesto\u00dfen. Aber was ist das eigentlich und wie unterscheidet sie sich von den allgemein gebr\u00e4uchlichen Begriffen wie „Nominalskala“ und „Ordinalskala“? <\/p>\n\n

Wir erl\u00e4utern die Definition, beschreiben die wichtigsten Merkmale und geben Beispiele f\u00fcr Intervallskalen, die f\u00fcr Ihre Umfragestrategie besonders n\u00fctzlich sein k\u00f6nnten.<\/p>\n\n

Was ist die Intervallskala?<\/h2>\n\n

Die Intervallskala ist eine<\/span> quantitative<\/span><\/a> Messskala, auf der Ordnung herrscht, die Differenz zwischen den beiden Variablen sinnvoll und gleich ist und das Vorhandensein von Null willk\u00fcrlich ist. Es misst Variablen, die entlang einer gemeinsamen Skala in gleichen Abst\u00e4nden existieren. Die Ma\u00dfe, die zur Berechnung des Abstands zwischen den Variablen verwendet werden, sind \u00e4u\u00dferst zuverl\u00e4ssig. <\/span><\/p>\n\n

Die Intervallskala ist die dritte<\/span> Ebene der Messung<\/span><\/a> nach der Nominalskala<\/a> und der Ordinalskala<\/a>. Das Verst\u00e4ndnis der ersten beiden Stufen wird Ihnen helfen, Intervallmessungen zu unterscheiden. <\/span><\/p>\n\n

Eine Nominalskala<\/strong> wird verwendet, wenn die Variablen keine nat\u00fcrliche Reihenfolge oder Rangfolge haben. Sie k\u00f6nnen nummerierte oder nicht nummerierte Variablen einbeziehen. G\u00e4ngige Beispiele f\u00fcr Umfragen sind Fragen zum Geschlecht<\/a>, zum Wohnort, zur politischen Partei, zu Haustieren und so weiter. <\/span><\/p>\n\n

Im Gegensatz dazu spielt bei einer Ordinalskala<\/strong> der Rang der Variablen eine Rolle, nicht aber die Differenz oder der Abstand zwischen den Variablen. Denken Sie an Preisklassenfilter beim Online-Shopping. Sie k\u00f6nnen „weniger als $25“, „$26 bis $50“ usw. ausw\u00e4hlen, aber der Unterschied zwischen ihnen ist nicht relevant. Ebenso ist die Rangfolge von Variablen wie „w\u00fcrde ich nicht empfehlen“ und „w\u00fcrde ich sehr empfehlen“ von Bedeutung, aber der Unterschied zwischen ihnen nicht, es sei denn, dieser Unterschied wird durch eine andere Variable dargestellt. <\/span><\/p>\n\n

Hier ist ein detaillierter Vergleich, der Ihnen hilft, die Unterschiede zwischen den wichtigsten Messskalen leicht zu verstehen.<\/p>\n\n

\"die-vier-Ebenen-der-Maßnahme\"<\/figure>\n\n

Merkmale der Intervallskala<\/h2>\n\n

Jetzt, da Sie mit den ersten beiden Ma\u00dfst\u00e4ben vertraut sind, ist es viel einfacher, sie zu verstehen. In gewissem Sinne ist sie die Kombination der anderen Skalen. Das Schwierigste an der Intervallskala ist wahrscheinlich die Tatsache, dass es keine echte Null gibt. Aber wenn Sie dar\u00fcber nachdenken, haben einige Variablen keine universell konstante Null. <\/span><\/p>\n\n

Betrachten Sie dieses Beispiel einer Intervallskala: Temperatur in Grad Fahrenheit.<\/span><\/p>\n\n

Wenn Sie Temperaturen in Grad Fahrenheit analysieren, z.B. 20-40 Grad und 40-60 Grad, gibt es eine Ordnung, und der Unterschied zwischen den Variablen ist sinnvoll, aber das Vorhandensein der Null ist willk\u00fcrlich. Wie kann die Null willk\u00fcrlich sein? Null Grad auf der Fahrenheit- (und Celsius-) Skala ist keine universelle Konstante, sondern wird stattdessen zugewiesen, um die Temperatur zu repr\u00e4sentieren, bei der Sole aus gleichen Teilen Eis, Wasser und Salz gefriert. <\/span><\/p>\n\n

Wir sollten uns jedoch nicht zu sehr in die Einzelheiten der Temperatur vertiefen. Ihre Umfragen werden sich wahrscheinlich auf andere Variablen konzentrieren. Sie k\u00f6nnen sich das Ziel dieser Skala leicht merken, denn „Intervall“ bezieht sich auf das Intervall (oder den Abstand) zwischen zwei Variablen. Eine weitere M\u00f6glichkeit, sich an diese Skala zu erinnern, ist, dass die Daten zwischen zwei Variablen addiert oder subtrahiert, aber nicht multipliziert oder dividiert werden k\u00f6nnen. Dies ist anders als bei der <\/span> Verh\u00e4ltnis-Skala<\/span><\/a>, bei der die Division zwischen zwei Variablen definiert ist.<\/span><\/p>\n\n

M\u00f6chten Sie einen einfachen Leitfaden f\u00fcr die Intervallskala und ihre Daten? Wir haben hier die wichtigsten Merkmale aufgelistet: <\/span><\/p>\n

\n
\"Merkmale<\/figure><\/div>\n
    \n
  1. Die Intervallskala wird der Nominalskala vorgezogen <\/span>Nominalskala<\/span><\/a> oder Ordinalskala<\/a> <\/span> denn die beiden letzteren sind qualitative Skalen. Die Intervallskala ist quantitativ in dem Sinne, dass sie die Differenz zwischen Werten quantifizieren kann. <\/span><\/li>\n\n\n\n
  2. Intervalldaten k\u00f6nnen diskret mit ganzen Zahlen wie 8 Grad, 4 Jahre, 2 Monate, usw. oder kontinuierlich mit Bruchzahlen wie 12,2 Grad, 3,5 Wochen oder 4,2 Meilen sein.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  3. Sie k\u00f6nnen Werte zwischen zwei Variablen subtrahieren, um den Unterschied zwischen ihnen zu verstehen.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  4. Mit der Intervallmessung k\u00f6nnen Sie den Mittelwert und den Median von Variablen berechnen.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  5. Intervalldaten sind besonders n\u00fctzlich f\u00fcr wirtschaftliche, soziale und wissenschaftliche Analysen und Strategien, da sie einfach und quantitativ sind.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  6. Dies ist eine bevorzugte Skala in der Statistik, da Sie jeder beliebigen 360-F\u00fchrungsbewertung<\/a>, wie z.B. Gef\u00fchlen und Empfindungen, einen numerischen Wert zuweisen k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n

    Da Sie nun wissen, wie Sie die Intervallskala erkennen k\u00f6nnen, wenn Sie sie sehen, lassen Sie uns einen Blick auf einige n\u00fctzliche Intervallskalenbeispiele werfen.<\/p>\n\n

    Die Bedeutung von Intervallskalen bei der Datenmessung<\/h2>\n\n

    Intervallskalen sind bei der Datenmessung aus mehreren Gr\u00fcnden wichtig und machen sie zu einem wertvollen Instrument in der Forschung und Analyse. Hier finden Sie eine einfache Aufschl\u00fcsselung ihrer Bedeutung: <\/p>\n\n

    1. Gleiche Abst\u00e4nde<\/h3>\n\n

    Intervallskalen messen Daten mit gleichen Abst\u00e4nden zwischen den Punkten. Das bedeutet, dass der Unterschied zwischen 10 und 20 derselbe ist wie der Unterschied zwischen 30 und 40. Dank dieser Konsistenz k\u00f6nnen wir sinnvolle Vergleiche anstellen. <\/p>\n\n

    2. Mathematische Operationen<\/h3>\n\n

    Da die Intervalle konsistent sind, k\u00f6nnen wir eine Reihe von mathematischen Berechnungen durchf\u00fchren. Wir k\u00f6nnen addieren, subtrahieren und Durchschnittswerte berechnen. <\/p>\n\n

    3. Kein echter Nullpunkt<\/h3>\n\n

    Intervallskalen haben keinen echten Nullpunkt. Zum Beispiel bedeutet 0\u00b0C bei Celsius nicht „keine Temperatur“ – es ist nur ein Punkt auf der Skala. Das ist anders als bei Verh\u00e4ltnisskalen (wie z.B. Gewicht), bei denen Null nichts bedeutet. Auch ohne einen echten Nullpunkt k\u00f6nnen wir immer noch \u00fcber Unterschiede sprechen, z. B. dass eine Temperatur w\u00e4rmer ist als eine andere. <\/p>\n\n

    4. Beispiele aus der realen Welt<\/h3>\n\n

    Sie k\u00f6nnen Intervallskalen im t\u00e4glichen Leben finden. G\u00e4ngige Beispiele sind Temperatur (Celsius und Fahrenheit) und Kalenderjahre. Das Verst\u00e4ndnis dieser Skalen hilft uns bei der Interpretation von Daten in Bereichen wie der Wettervorhersage oder historischen Trends. <\/p>\n\n

    5. Leicht zu verstehen<\/h3>\n\n

    Die gleichen Intervalle machen es jedem leicht, die Bedeutung hinter den Zahlen zu erfassen. <\/p>\n\n

    6. Unterst\u00fctzt erweiterte Analysen<\/h3>\n\n

    Viele statistische Methoden basieren auf Intervalldaten. Das bedeutet, dass Forscher Tools wie Durchschnittswerte und Korrelationen verwenden k\u00f6nnen, um ihre Daten effektiv zu analysieren. <\/p>\n\n

    Beispiele f\u00fcr Intervallskalen<\/h2>\n\n

    Fragen, die auf der Intervallskala gemessen werden k\u00f6nnen, sind die am h\u00e4ufigsten verwendeten Fragetypen in Forschungsstudien. Um Antworten in Form von Intervalldaten zu erhalten, m\u00fcssen Sie die Feedback-Optionen auf Variablen beschr\u00e4nken, denen ein numerischer Wert zugeordnet werden kann, bei dem die Differenz zwischen den beiden Variablen gleich ist. <\/p>\n\n

    Sie haben wahrscheinlich schon einmal die folgenden Skalen in einer Forschungsstudie gesehen: Zustimmung, Zufriedenheitsgrad oder Wahrscheinlichkeit. Die Umfrage muss skaliert werden, damit die Variablen die Kriterien der Intervallmessung erf\u00fcllen k\u00f6nnen. Andernfalls werden die Daten, die Sie als Feedback erhalten, schwer zu quantifizieren sein. <\/p>\n\n

    Ber\u00fccksichtigen Sie diese Fragen bei der Erstellung Ihrer n\u00e4chsten Umfrage. Sie sind alle mit der Intervallskala kompatibel und bieten verwertbare Daten: <\/p>\n\n

    Likert-Skala<\/span> <\/p>\n\n

    Eine der am h\u00e4ufigsten verwendeten Fragen mit Intervallskala ist auf einer f\u00fcnfstufigen<\/span> Likert-Skala<\/span><\/a> Frage, bei der jede Emotion mit einer Zahl bezeichnet wird und die Variablen von extrem unzufrieden bis extrem zufrieden reichen.<\/span><\/p>\n\n

    \"Likert-Skala\"<\/figure>\n\n

    Net Promoter Score (NPS)<\/span> <\/p>\n\n

    In einem<\/span> Net Promoter Score (NPS)<\/span><\/a> geben die Befragten auf einer Skala von 1-10 an, wie wahrscheinlich es ist, dass sie ein Unternehmen\/Produkt\/eine Dienstleistung weiterempfehlen w\u00fcrden.<\/span><\/p>\n\n

    \"Net<\/figure>\n\n

    Tabelle Bipolare Matrix<\/span> <\/p>\n\n

    Wenn Sie diesen Fragetyp einbeziehen, bewerten die Teilnehmer ein Objekt auf einer<\/span> bipolaren Matrix-Tabelle<\/span><\/a> anhand einer f\u00fcnfstufigen Bewertungsskala, die Ihnen hilft, die Gef\u00fchle zu quantifizieren, indem Sie ein Rangsystem erstellen.<\/span><\/p>\n\n

    LERNEN SIE MEHR: <\/strong>Bipolarer Fragebogen<\/a><\/p>\n\n

    \"Bipolare<\/figure>\n\n

    Fazit<\/h2>\n\n

    Die Intervallskala gibt Umfragestrategen<\/a> die M\u00f6glichkeit, Optionen zu quantifizieren und zu differenzieren, so dass ihr Feedback zu sinnvollen Zielen und Ergebnissen beitragen kann. Sie ist f\u00fcr die meisten Unternehmen und wissenschaftlichen Studien oft effektiver als die Nominalskala oder Ordinalskala, da sie quantitative Ergebnisse ber\u00fccksichtigen kann. <\/span><\/p>\n\n

    QuestionPro macht es Ihnen leicht, Umfragen zu schreiben, weiterzugeben und zu analysieren, um tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen. Nutzen Sie diesen Artikel, um die beste Intervallskala auszuw\u00e4hlen <\/span> Frage-Antwort-Typen<\/span><\/a> f\u00fcr Ihre n\u00e4chste Studie.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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