Was ist ein Skalenniveau? Definition und Beispiel

In der empirischen Forschung werden zu Beginn einer quantitativen Datenerhebung, wie etwa bei einer Online-Umfrage mit einem Fragebogen, verschiedene systematische Messlatten oder Skalen verwendet, um den untersuchten Gegenstand überhaupt messbar zu machen.

Allgemeine Definition eines Skalenniveau

Skalenniveaus (= vereinfacht auch Skalen genannt) sind Messinstrumente, mit denen Eigenschaften von untersuchten Merkmalen (z.B. Geschlecht, Alter, Einkommen, Noten) sowie ihre Merkmalsausprägungen (z.B. weiblich/männlich) numerisch bestimmt werden können. Welche Skala konkret verwendet wird, hängt davon ab, welche Merkmale mit einzelnen Fragen der Befragung erfasst werden sollen. Nicht alle gesuchten Informationen können dabei gleichermaßen gut mit derselben Skala dargestellt werden. Während das Einkommen einer Person sehr leicht in Zahlen übersetzt werden kann, ist das bei einem Merkmal wie Geschlecht oder sexuelle Orientierung längst nicht so einfach.

Je komplexer der gesuchte Informationsgehalt, desto komplexer bzw. höher muss auch das entsprechende Skalenniveau ausfallen. Deswegen gibt es unterschiedliche Skalenniveaus, die sich für verschiedene Arten der gewünschten Daten besser oder schlechter eignen.

Verschiedene Typen von Skalenniveaus

In der Wissenschaft sind vier Mess- bzw. Skalenniveaus gängig, die jeweils verschiedene inhaltliche Aussagen – von einfachen bis sehr komplexen – über die gesuchten Merkmalsausprägungen erlauben:

Definition von "metrisch" und "nicht-metrisch":

Skalenniveaus lassen sich durch metrische oder nicht-metrische Werte darstellen. In metrischen Skalen weisen die Antwortmöglichkeiten einen direkt verwendbaren Zahlenwert auf. Dazu zählen Intervall- und Verhältnisskalen. In nicht-metrischen Skalen sind die Antwortmöglichkeiten nicht an einen direkten Zahlenwert gebunden. Dazu zählen Nominal- und Ordinalskalen.

 

1. Nominalskala (zur Kategorisierung - "gleich / ungleich")

Die Nominalskala ist eine kategoriale und nicht-metrische Skala und bietet den geringsten statistischen Informationsgehalt. Mit dieser Skala können einfache Aussagen zur Gleichheit oder Verschiedenheit getroffen werden, wobei berechnet werden kann, wie häufig ein bestimmtes Merkmal (z.B. wieviel Frauen teilgenommen haben) in einer Studie vorkommt.

Beispiele: Geschlecht, Beruf, Automarke, Familienstand, Parteizugehörigkeit
 

 

2. Die Ordinalskala (zur Rangordnung mit Ordinalzahlen, ohne definierte Abstände - "kleiner / größer")

Die Ordinalskala ist ebenfalls eine nicht-metrische Skala, die zwar keinen direkten Zahlenwert bieten kann, dafür aber eine inhaltliche und aufsteigende Rangordnung über die Merkmalsausprägungen ermöglicht. Mit dieser Skala können Aussagen über Größer-Kleiner-Verhältnisse (Ausbildungsgrad, Fahrzeugklasse etc.) gemacht werden. Die Ordinalskala kann allerdings nicht sagen, um wieviel die dritte Antwort besser oder höher ist als die zweite Antwort, da die genauen Abstände zwischen zwei Merkmalen nicht gemessen werden können.

Beispiele: Schulnoten, Altersklassen, Bildungsgrad, militärischer Rang
 

 

3. Intervallskala (zur Rangordnung mit gleichgroßen Abständen, ohne natürlichen Nullpunkt - "Differenzen")

Die Intervallskala ist eine metrische Skala, bei der die Abstände zwischen zwei Antworten in Form von aufeinander folgenden numerischen Werten gleich groß sind. Mit dieser Skala können Aussagen über gleichgroße Merkmale (Temperaturmessung, Jahreszahlen) und ihre Differenz getroffen werden.

Beispiele: Celsius-Temperatur, Jahreszeiten, IQ, Klausurnoten
 

 

4. Verhältnissskala (zur Rangordnung mit gleichgroßen Abständen und natürlichem Nullpunkt - "Verhältnisse")

Die Verhältnisskala ist das höchste metrische Skalenniveau, das nicht nur einen direkt verwendbaren Zahlenwert mit gleich großen Abständen zwischen den einzelnen Einheiten aufweist, sondern das Verhältnis ihrer Abstandswerte quantitativ zueinander zeigt. Mit dieser Skala können komplexe Aussagen über Verhältnisse (Körpergröße, Geldeinheiten, physikalische Maße) zwischen verschiedenen Merkmalen oder Messeinheiten getroffen werden.

Beispiele: Alter, Einkommen, Körpergröße, Körpergewicht, Flächengröße

 

Manchmal werden diese vier Arten auch zu drei Varianten zusammengefasst, wobei die Kardinalskala (= auch metrische Skala genannt) sowohl Intervall- als auch Verhältnisskala beinhaltet. Grundsätzlich wird immer ein möglichst hohes Skalenniveau angestrebt, weil dann auch der Informationsgehalt der untersuchten Daten größer ist. Je höher das Skalenniveau, desto mehr mathematische Verfahren können bei der Datenauswertung eingesetzt werden. Folgende Übersicht fasst die gängigsten Skalenniveaus aufsteigend nach ihrer Komplexität, von der einfachen Nominalskala bis zur umfangreichsten Verhältnisskala, zusammen.