Inom omvårdnadsforskning används olika mätnivåer för att klassificera och analysera data. Valet av mätnivå påverkar vilka statistiska metoder som kan användas och vilka slutsatser som kan dras. Här går vi igenom de fyra huvudsakliga mätnivåerna, från den enklaste till den mest avancerade.
Nominalskalan är den lägsta mätnivån och används för att kategorisera data i olika grupper eller klasser. Kategorierna saknar både ordning och hierarki – de tal som kopplas till dem fungerar endast som etiketter. Ett exempel är när patienter kategoriseras efter kön (man eller kvinna) eller diagnos (hjärtsvikt, stroke eller diabetes).
Med en ordinalskala rangordnas data i en viss ordning, från lägst till högst. Skillnaden är dock att intervallen mellan stegen inte nödvändigtvis är lika stora. Ett vanligt exempel inom vården är bedömning av patienters smärta på en skala från 0 till 10, där 0 innebär ingen smärta alls och 10 representerar den värsta tänkbara smärtan.
Intervallskalan har egenskaperna hos ordinalskalan, men med det avgörande tillägget att intervallen mellan värdena är lika stora. Det gör det möjligt att inte bara rangordna data utan också beräkna skillnaden mellan två datapunkter. Ett praktiskt exempel är mätning av patienters blodtryck i millimeter kvicksilver (mmHg). Notera dock att intervallskalan saknar en absolut nollpunkt.
Kvotskalan är den högsta mätnivån och omfattar alla egenskaper hos intervallskalan, plus en absolut nollpunkt. Det innebär att du utöver att rangordna data och beräkna skillnader även kan uttrycka att en datapunkt är exempelvis dubbelt så stor som en annan. Ett typiskt exempel är mätning av patienters vikt i kilogram (kg), där noll faktiskt betyder avsaknad av vikt.
Vilken mätnivå som är lämplig i din omvårdnadsforskning beror dels på vilken typ av data du samlar in, dels på vilka analyser du planerar att genomföra. Som tumregel gäller att nominal- och ordinalskalor passar bra för deskriptiv statistik, medan intervall- och kvotskalor krävs för inferentiell statistik, där syftet är att dra slutsatser och generalisera resultat.
Hälsa och Sjukdom © https://www.sjukdom.online