了解社會學中的測量水平和尺度
測量水平是指在科學研究中測量變量的特定方式，測量尺度是指研究人員用于以有組織的方式對數據進行排序的特定工具，具體取決于他們選擇的測量水平。
選擇測量的水平和規(guī)模是研究設計過程的重要組成部分，因為它們對于數據的系統(tǒng)化測量和分類是必要的，因此對于數據的分析和從中得出的結論也是有效的。
在科學領域，有四種常用的測量水平和尺度：標稱，序數，間隔和比率。這些是由心理學家斯坦利·史密斯·史蒂文斯（Stanley Smith-Stevens）開發(fā)的，他在1946年的Science中的一篇題為"關于測量尺度理論的文章中寫了關于它們。"每個測量水平及其相應的尺度能夠測量四個測量屬性中的一個或多個，包括身份，大小，相等的間隔，最小值為零。
這些不同級別的測量有一個層次結構。隨著測量水平的降低（名義上的，有序的），假設通常限制較少，數據分析不太敏感。在層次結構的每個層次結構中，當前級別除了新的內容之外，還包括其下方的所有質量。通常，希望具有較高水平的測量（間隔或比率）而不是較低水平的測量。讓我們按照層次結構中從**到**的順序檢查每個度量級別及其相應的比例。
標稱水平和比例
名義尺度用于命名您在研究中使用的變量中的類別。這種規(guī)模不提供值的排名或排序;它只是為變量中的每個類別提供一個名稱，以便您可以在其中跟蹤它們你的數據。也就是說，它僅滿足身份和身份的度量。
社會學中的常見例子包括性別（男性或女性），種族（白人，黑人，西班牙裔，亞洲人，美洲印第安人等）和階級（窮人，工人階級，中產階級，上等）的名義追蹤。當然，還有許多其他變量可以用名義尺度來衡量。
名義測量水平也被稱為分類測量，本質上被認為是定性的。在進行統(tǒng)計研究和使用這種測量水平時，可以使用模式或最常見的值作為衡量集中趨勢的指標。
序數級別和比例
當研究人員想要測量不容易量化的東西時，例如感受或意見，使用序數尺度。在這樣的比例內，變量的不同值是逐步排序的，這使得比例有用且信息豐富。它滿足身份和規(guī)模的屬性。然而，重要的是要注意，由于這樣的尺度是不可量化的，變量類別之間的**差異是不可知的。
在社會學中，有序尺度通常用于衡量人們對社會問題的看法和觀點，如****和性別主義，或者在政治選舉中某些問題對他們有多重要。例如，如果一位研究人員想要衡量一個人群認為****是一個問題的程度，他們可能會問一個問題，比如"今天我們社會的****問題有多大？"并提供以下響應選項防控疫情健康知識："它'這是一個大問題，""這有點問題，""這是一個小問題，"和"****不是問題。"
當使用這個水平和測量尺度時，它是表示集中趨勢的中位數。
