Title: Signifikanz und P-Wert

In dieser Einheit werden grundlegende statistische Fachbegriffe erläutert, die wichtig sind, um statistische Analysen sowie die Darstellung und Interpretation von Daten zu verstehen. Im Video geht es um die verschiedenen Skalenniveaus.

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Grundlagenvideo ohne Untertitel:

Credits: by Laura Geiger (Author); Sarah Milov (Author); Jennifer Oepen (Author); Michael Wessels (Author); Wolfgang Deiters (Author); 2025; licence CC BY 4.0

Grundlagenvideo mit Untertitel:

Grundlagentext

In diesem Video werden einige statistische Fachbegriffe erläutert, die grundsätzlich wichtig sind, wenn man sich mit Statistik und der Präsentation und Erläuterung von Daten befasst.

In diesem Video werden die verschiedenen Skalenniveaus behandelt.

Dazu sehen wir uns zunächst den Begriff „Skala“ an. Eine Skala bezeichnet ein Messniveau, welches angibt, in welcher Form Merkmale, also Variablen, erfasst und miteinander verglichen werden können. Das jeweilige Messniveau legt fest, welche Art mathematischer oder statistischer Operationen mit den Merkmalen bzw. Variablen durchgeführt werden können.

Es gibt vier verschiedene Skalenarten, bzw. Messniveaus. Diese sind:

·         Nominalskaliert

·         Ordinalskaliert

·         Intervallskaliert

·         Ratioskaliert (Verhältnisskala)

Intervall- und Ratioskalen werden zusammengefasst unter dem Begriff „metrisch“, beides sind metrische Skalen.

Die Skalenniveaus bauen aufeinander auf.

Das bedeutet, Eigenschaften, die die vorherige Skala erfüllt, erfüllt auch die darauffolgende Skala und zusätzlich noch weitere. Je höher das Mess- bzw. Skalenniveau, desto mehr mathematische und statistische Operationen können mit den jeweiligen Merkmalsausprägungen durchgeführt werden.

Nominalskala

Bei der Nominalskala handelt es sich um das niedrigste Skalenniveau.

Bei einer Nominalskala haben die Merkmalsausprägungen keine bestimmte Reihenfolge, denn man kann die Merkmalsträger nicht nach der Ausprägung eines nominalen Merkmals sortieren. Ebenso kann man keine Abstände zwischen den Merkmalsausprägungen festlegen.

Ein Beispiel für nominalskalierte Merkmale sind die unterschiedlichen menschlichen Blutgruppen. Blutgruppe A / B / AB / und 0 unterscheiden sich zwar, es lässt sich aber keine Reihenfolge der unterschiedlichen Blutgruppen aufstellen, ebenso kann man keine Abstände zwischen den Blutgruppen definieren.

Weitere Beispiele für nominalskalierte Merkmale sind:

- Geschlechter (m / w / d)
- Diagnosen (Diabetes, Asthma, Bluthochdruck, etc.)
- Krankenversicherer (TK, AOK, Barmer, BKK, etc.

Ordinalskala

Bei Ordinalskalen handelt es sich um das nächsthöhere Skalenniveau.

Bei ordinalskalierten Merkmalen lässt sich eine natürliche Reihenfolge zwischen den Merkmalsausprägungen beobachten. Die genauen Abstände zwischen den Merkmalsausprägungen sind allerdings nicht bestimmbar bzw. genau quantifizierbar.

Ein Beispiel für ordinalskalierte Merkmale ist der Pflegegrad einer pflegebedürftigen Person. Die Pflegegrade 1-5 lassen sich in eine Reihenfolge von geringem Pflegeaufwand bis sehr hohem Pflegeaufwand bringen. Es lässt sich allerdings nicht genau quantifizieren, wie viel mehr Pflege eine Person mit Pflegegrad 3, im Gegensatz zu einer Person mit Pflegegrad 1 benötigt.

Weitere Beispiele für ordinalskalierte Merkmale sind:

- Schmerzskala (Kein Schmerz, leichter Schmerz, mittelstarker Schmerz, starker Schmerz)
- Subjektiv eingeschätzter Gesundheitszustand (sehr gut, gut, weniger gut, schlecht)

Intervallskala

Die Intervallskala beschreibt das nächsthöhere Skalenniveau. Die Merkmalsausprägungen liegen hier in einer natürlichen Reihenfolge vor, zusätzlich lassen sich die Abstände zwischen den Merkmalsausprägungen klar definieren. Die Intervallskala verfügt jedoch nicht über einen natürlichen Nullpunkt.

Ein Beispiel für ein intervallskaliertes Merkmal ist die Körpertemperatur. Es gibt eine klare Rangfolge zwischen den Gradzahlen, ebenso ist der Abstand zwischen 36-37 genauso groß wie der Abstand zwischen 38-39 Grad Celsius.

Weitere Beispiele für intervallskalierte Merkmale sind:

- Score-basierte Einschätzungen (z. B. bei psychologischen Tests zur Messung von Depression)
- Blutzuckerwerte

Ratioskala

Eine Ratioskala beschreibt das höchste Messniveau und erfüllt alle Merkmale einer Intervallskala. Zusätzlich gibt es bei der Ratioskala allerdings einen absoluten Nullpunkt, der ein völliges Fehlen der gemessenen Eigenschaft bedeutet.

Ein Beispiel hierfür ist das Körpergewicht in Kilogramm.

Weitere Beispiele für ratioskalierte Merkmale sind:

- Körpergröße (in Zentimetern oder Metern)
- Blutdruck (in mmHg)

Weitere Erläuterungen zu den verschiedenen Skalenniveaus findest du auch hier: https://av.tib.eu/media/64659

Verwendete Quellen in diesem Video:

https://service.destatis.de/eLearning/modul11/lm_pg_1487.html

Abschlussfragen

metrisches Messniveau

Q: Bei welchen Skalenniveaus liegt ein metrisches Messniveau vor? (Mehrfachantwort möglich)
- Nominal (Richtig! Gut gemacht!)
- Ordinal (Fast! noch ein versuch?)
- Intervall (correct)
- Ratio (correct)

natürlicher Nullpunkt

Q: Welches Skalenniveau bildet einen natürlichen Nullpunkt ab?
- Intervall
- Ratio (correct)

In einer Erhebung zum Thema Gesundheitskompetenz der Bevölkerung in verschiedenen Bundesländern werden verschiedene Variablen erhoben.

Welchem Skalenniveau entsprechen die verschiedenen erhobenen Merkmale?

Merkmal Bundesland

Q: Bundesland
- Nominal (correct)
- Ordinal
- Intervall
- Ratio

Merkmal Alter

Q: Alter (kategorisiert)
- Nominal
- Ordinal (correct)
- Intervall
- Ratio

Merkmal Score-basierte Erfassung

Q: Score-basierte Erfassung der Gesundheitskompetenz über mehrere Variablen (Index)
- Nominal
- Ordinal
- Intervall (correct)
- Ratio

Merkmal Familienstand

Q: Familienstand
- Nominal (correct)
- Ordinal
- Intervall
- Ratio