{"id":1026809,"date":"2018-04-30T02:00:16","date_gmt":"2018-04-30T09:00:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/livelli-di-misurazione-impara-a-padroneggiarli\/"},"modified":"2025-06-13T09:56:00","modified_gmt":"2025-06-13T16:56:00","slug":"livelli-di-misurazione-impara-a-padroneggiarli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/livelli-di-misurazione-impara-a-padroneggiarli\/","title":{"rendered":"Livelli di misurazione: impara a padroneggiarli"},"content":{"rendered":"\n

Il significato di una scala e ci\u00f2 che possiamo fare con essa dipende da ci\u00f2 che i numeri rappresentano. I numeri possono essere raggruppati in 4 tipi o livelli: nominale, ordinale, intervallo e rapporto. Sai quali sono i livelli di misurazione pi\u00f9 adatti alla tua prossima ricerca?<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n

Cosa sono i livelli di misurazione?<\/span><\/h2>\n\n\n\n

La prima fase dell’analisi dei dati analisi dei dati \u00e8 semplicemente capire il loro significato. Ci\u00f2 \u00e8 facilitato dalla classificazione di ogni variabile in base al suo livello di misurazione. Il livello di misurazione si riferisce alla relazione tra i valori assegnati agli attributi di una variabile. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Una variabile \u00e8 una quantit\u00e0 che pu\u00f2 essere misurata e il cui valore varia all’interno della popolazione. Ad esempio, se consideriamo una popolazione di studenti, la nazionalit\u00e0, il sesso, i voti, ecc. sono tutte variabili definite e il loro valore corrispondente sar\u00e0 diverso per ogni studente. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Se vogliamo calcolare lo stipendio medio dei cittadini di un paese, possiamo andare a registrare lo stipendio di ogni singola persona per calcolare la media oppure possiamo scegliere un campione casuale. <\/span>campione casuale<\/span><\/a> dell’intera popolazione e calcolare il salario medio per quel campione, per poi utilizzare test statistici per trarre conclusioni su una popolazione pi\u00f9 ampia.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Il tipo di test statistico che pu\u00f2 essere utilizzato per raggiungere una conclusione sulla popolazione generale dipende dal livello di misurazione della variabile in esame. Il livello di misurazione di una variabile non \u00e8 altro che la natura matematica di una variabile o il modo in cui una variabile viene misurata. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Tipi di livelli di misurazione<\/span><\/h2>\n\n\n\n

I numeri possono essere raggruppati in 4 tipi o livelli: nominale, ordinale, intervallo e rapporto.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Livello di misurazione nominale<\/span><\/h3>\n\n\n\n

Il livello nominale \u00e8 solo una misura. Si riferisce alla qualit\u00e0 piuttosto che alla quantit\u00e0. Un livello nominale di misurazione \u00e8 semplicemente una differenziazione per nome, ad esempio 1 = maschio, 2 = femmina. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Anche se stiamo usando i numeri 1 e 2, essi non indicano una quantit\u00e0. La categoria binaria di 0 e 1 utilizzata per i computer \u00e8 un livello di misurazione nominale. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Esempi di livello di misurazione nominale:<\/h3>\n\n\n\n

PREFERENZA PASTI: colazione, pranzo, cena<\/span><\/p>\n\n\n\n

PREFERENZA RELIGIOSA: 1= Buddista, 2= Musulmano, 3= Cristiano, 4= Ebreo, 5= Altro<\/span><\/p>\n\n\n\n

ORIENTAMENTO POLITICO: Sinistra, Destra, Indipendente<\/span><\/p>\n\n\n\n

Altri valori nominali sono i numeri di previdenza sociale, i codici postali e i numeri di telefono.<\/span><\/p>\n\n\n\n

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Livello ordinale di misurazione<\/span><\/h3>\n\n\n\n

Questo livello si riferisce all’ordine di misurazione. Una scala ordinale indica la direzione oltre a fornire informazioni nominali. Basso\/Medio\/Alto o Pi\u00f9 veloce\/Abbassato sono esempi di livelli ordinali di misurazione. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Valutare un “esperienza con un \u20189\u2019 su una scala da 1 a 10 indica che \u00e8 stata migliore di un” esperienza valutata con un “6”. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Esempio di livelli ordinali di misurazione:<\/h3>\n\n\n\n

CLASSIFICA: 1\u00b0 posto, 2\u00b0 posto… ultimo posto<\/span><\/p>\n\n\n\n

LIVELLO DI ACCORDO: No, Forse, S\u00ec<\/span><\/p>\n\n\n\n

ORIENTAMENTO POLITICO: Sinistra, Indipendente, Destra<\/span><\/p>\n\n\n\n

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Livello di misurazione dell’intervallo<\/span><\/h3>\n\n\n\n

Le scale intervallari<\/a> forniscono informazioni sull \u201cordine e hanno intervalli uguali. Nell\u201d esempio precedente, se sapessimo che la distanza tra 1 e 2 \u00e8 uguale a quella tra 7 e 8 sulla nostra scala di valutazione a 10 punti, allora avremmo una scala a intervalli. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Un esempio di scala a intervalli \u00e8 la temperatura, misurata su una scala Fahrenheit o Celsius. Un grado rappresenta la stessa quantit\u00e0 di calore di base, indipendentemente dal punto della scala in cui si trova. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Se misurata in unit\u00e0 Fahrenheit, la differenza tra una temperatura di 46 e 42 \u00e8 la stessa che c’\u00e8 tra 72 e 68. Le scale di misura a intervalli uguali possono essere utilizzate per misurare opinioni e atteggiamenti. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Basarsi su questi livelli di misurazione richiede una comprensione pi\u00f9 approfondita dei principi matematici e statistici. Tuttavia, \u00e8 importante comprendere i diversi livelli di misurazione quando si utilizzano e si interpretano le scale. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Esempio di livelli di misurazione a intervalli:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

ORA DEL GIORNO su un orologio a 12 ore<\/span><\/p>\n\n\n\n

Intervallo dell’ora – intervalli uguali; orologio analogico (12 ore), la differenza tra le 13 e le 14 \u00e8 uguale alla differenza tra le 11 e le 12 del mattino. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Livello di misurazione del rapporto<\/span><\/h3>\n\n\n\n

Oltre a possedere le qualit\u00e0 delle scale nominali, ordinali e a intervalli, una scala a rapporti ha uno zero assoluto (un punto in cui non esiste nessuna delle qualit\u00e0 misurate). <\/span><\/p>\n\n\n\n

L’utilizzo di una scala di rapporti permette di fare paragoni, come ad esempio essere alti il doppio o la met\u00e0 di una persona. Il tempo di reazione (quanto tempo ci vuole per rispondere a un segnale di qualche tipo) utilizza una scala di misurazione del rapporto, il tempo. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Sebbene il tempo di reazione di un individuo sia sempre maggiore di zero, concettualizziamo un punto zero nel tempo e possiamo affermare che una risposta di 24 millisecondi \u00e8 due volte pi\u00f9 veloce di una risposta di 48 millisecondi. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Esempi di livelli di misurazione del rapporto:<\/h3>\n\n\n\n

REGOLA: pollici o centimetri<\/span><\/p>\n\n\n\n

REDDITO: denaro guadagnato nell’ultimo anno<\/span><\/p>\n\n\n\n

ANNI di esperienza lavorativa<\/span><\/p>\n\n\n\n

Giusto – l’ora di 24 ore ha uno 0 assoluto (mezzanotte); le ore 14 sono due volte pi\u00f9 lontane dalla mezzanotte rispetto alle ore 7.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Come utilizzare i diversi livelli di misurazione?<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Il livello di misurazione di una determinata variabile \u00e8 definito dalla categoria pi\u00f9 alta che pu\u00f2 raggiungere. Ad esempio, classificare una persona come estroversa (socievole) o introversa (timida) \u00e8 una scala nominale. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Se classifichiamo le persone 1= timide, 2=non timide n\u00e9 socievoli, 3=socievoli, allora abbiamo un livello di misurazione ordinale. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Se utilizzassimo una misura standardizzata della timidezza (e tali inventari esistono), probabilmente presumeremmo che la variabile timidezza soddisfi gli standard di un livello di misurazione a intervalli. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Per quanto riguarda l \u201cesistenza o meno di una scala del rapporto di timidezza, anche se potessimo misurare la timidezza pari a zero, sarebbe difficile sviluppare una scala in base alla quale ci sentiremmo a nostro agio nel dire che una persona \u00e8 3 volte pi\u00f9 timida di un\u201d altra. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Il livello di misurazione a intervalli o a rapporti \u00e8 conveniente perch\u00e9 possiamo utilizzare le procedure statistiche pi\u00f9 potenti per le medie e le deviazioni standard. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Per trarne vantaggio, i dati ordinali vengono spesso trattati come dati a intervalli, ad esempio le scale di valutazione soggettiva (1= pessimo, 2= pessimo, 3= discreto, 4= buono, 5= eccellente). <\/span><\/p>\n\n\n\n

Probabilmente la scala non soddisfa i requisiti di intervalli uguali: non sappiamo se la differenza tra 2 (pessimo) e 3 (discreto) sia uguale a quella tra 4 (buono) e 5 (eccellente). Per sfruttare le tecniche statistiche pi\u00f9 potenti, i ricercatori spesso assumono che gli intervalli siano uguali.  <\/span><\/p>\n\n\n\n

Infine, ti invito a conoscere i <\/span>tipi di scale di misurazione<\/span><\/a> che ti saranno utili nella tua prossima ricerca di mercato.<\/span><\/p>\n\n\n\n

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