{"id":901249,"date":"2024-04-17T15:23:29","date_gmt":"2024-04-17T13:23:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.de\/?p=47709"},"modified":"2024-11-04T13:17:41","modified_gmt":"2024-11-04T13:17:41","slug":"skalenniveau","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/de\/skalenniveau\/","title":{"rendered":"Skalenniveau: Was ist das und welche Unterschiede gibt es?"},"content":{"rendered":"
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Customer Experience<\/span><\/p>\n

Skalenniveau: Was ist das und welche Unterschiede gibt es?<\/h1>\n
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Auf den ersten Blick scheinen sich alle Skalenniveaus<\/strong> zu \u00e4hneln, und man k\u00f6nnte meinen, dass die eine die andere einfach ersetzen kann. Wenn man sich jedoch eingehender mit ihnen befasst, erkennt man die Vielfalt ihrer Eigenschaften und die verschiedenen M\u00f6glichkeiten, wie sie eingesetzt werden k\u00f6nnen, um unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n

In diesem Artikel stellen wir Ihnen die wichtigsten Arten von Messskalen in der Marktforschung vor und erkl\u00e4ren, woraus sie jeweils bestehen.<\/p>\n

Welche Arten von Skalenniveaus gibt es?<\/h2>\n

In der Statistik gibt es vier Skalenniveaus: Nominal, Ordinal, Intervall und Verh\u00e4ltnis. Im Folgenden werden wir jede dieser Skalen im Detail vorstellen:<\/p>\n

1. Skalenniveau: Nominalskala<\/h3>\n

Die Nominalskala wird zur Kennzeichnung von Variablen verwendet, die keinen quantitativen Wert haben, sich gegenseitig ausschlie\u00dfen (sie \u00fcberschneiden sich nicht) und keiner von ihnen eine numerische Bedeutung zukommt.
\nEine gute M\u00f6glichkeit, sich all dies zu merken, ist, dass „nominal“ so \u00e4hnlich wie „Name“ klingt und Nominalskalen so etwas wie „Namen“ oder Etiketten sind.<\/p>\n

2. Skalenniveau: Ordinalskala<\/h3>\n

Bei der Ordinalskala ist die Reihenfolge der Werte wichtig und bedeutsam, aber die Unterschiede zwischen den Werten sind nicht wirklich bekannt.<\/p>\n

„Ordinal“ ist leicht zu merken, weil es wie „Ordnung“ klingt, und das ist das Wichtigste, was man sich bei „Ordinalskalen“ merken muss: Es ist die Ordnung, die wichtig ist, aber das ist auch schon alles, was man von ihnen hat.<\/p>\n

3. Skalenniveau: Intervallskala<\/h3>\n

Die Intervallskala ist eine numerische Skala, bei der sowohl die Reihenfolge als auch die genauen Unterschiede zwischen den Werten bekannt sind.<\/p>\n

Das klassische Beispiel f\u00fcr eine Intervallskala ist die Celsius-Temperatur, da der Unterschied zwischen den einzelnen Werten gleich gro\u00df ist.<\/p>\n

Intervallskalen sind n\u00fctzlich, weil sie die M\u00f6glichkeiten der statistischen Analyse dieser Datens\u00e4tze erweitern. So kann beispielsweise die zentrale Tendenz durch den Mittelwert, den Median und den Modus<\/a> gemessen werden; auch die Standardabweichung kann berechnet werden.<\/p>\n

Auch bei einer Intervallskala k\u00f6nnen Sie sich die wichtigsten Punkte leicht merken. „Intervall“ selbst bedeutet „Zwischenraum“, und das ist das Wichtigste: Intervallskalen geben nicht nur Auskunft \u00fcber die Reihenfolge, sondern auch \u00fcber den Wert zwischen den einzelnen Elementen.<\/p>\n

4. Skalenniveau: Verh\u00e4ltnisskalen<\/h3>\n

Verh\u00e4ltnisskalen geben den exakten Wert zwischen den Einheiten an und haben auch einen absoluten Nullpunkt, so dass eine breite Palette von sowohl beschreibenden als auch ableitenden Statistiken angewendet werden kann.<\/p>\n

Alles, was oben \u00fcber Intervalldaten gesagt wurde, gilt auch f\u00fcr Verh\u00e4ltnisskalen, und dar\u00fcber hinaus haben Verh\u00e4ltnisskalen eine klare Definition von Null.<\/p>\n

Die Verh\u00e4ltnisskala oder proportionale Skala bietet eine F\u00fclle von M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die statistische Analyse. Diese Variablen k\u00f6nnen auf sinnvolle Weise addiert, subtrahiert, multipliziert und dividiert werden.
\nDas k\u00f6nnte Sie interessieren: Proportionalskala und Intervallskala Wie unterscheiden sie sich?<\/p>\n

Vergleichende und nicht-komparative Skalen<\/h2>\n

In der Welt der Forschung wurden zahlreiche Messskalen entwickelt, die von einigen Forschern in zwei Kategorien eingeteilt werden: komparative und nicht-komparative Skalen.<\/p>\n

Wir stellen Ihnen nun die 4 wichtigsten Messskalen der „nicht vergleichenden“ Klassifizierung vor, die leichter zu verstehen sind. Sie werden \u00fcberrascht sein, wie einfach sie zu verwenden sind.<\/p>\n

1. Grafische Datenmessskala<\/h3>\n

Bei diesem Skalenniveau sind an jedem Ende dieser grafischen Skala entgegengesetzte Werte angebracht, und die Befragten werden gebeten, durch Verschieben den Punkt zu markieren, der ihrer Meinung am n\u00e4chsten kommt.<\/p>\n

Einige Forscher verwenden Zahlen entlang des Balkens, um die Ergebnisse schneller analysieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

2. Likert-Skala<\/h3>\n

Die Likert-Skala<\/a> enth\u00e4lt eine ungerade Anzahl von Optionen, \u00fcblicherweise werden f\u00fcnf oder sieben verwendet, und ein Ende ist als sehr negativ und das andere als sehr positiv gekennzeichnet, einschlie\u00dflich einer Kennzeichnung „Neutral“ in der Mitte der Skala.<\/p>\n

Sie k\u00f6nnen Formulierungen wie „sehr unzufrieden – sehr zufrieden“ oder „stimme \u00fcberhaupt nicht zu – stimme voll und ganz zu“ verwenden.<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 | \u00a0<\/span><\/strong>Sehen Sie sich diese 5 Beispiele f\u00fcr Likert-Skalen<\/a> an<\/p>\n

3. Semantische Differenzialskala (Max Diff)<\/h3>\n

Das Skaelnniveau Differentialskala ist eine Kombination verschiedener Konzepte, die in der Regel eine ungerade Anzahl von zu bewertenden Merkmalen enth\u00e4lt und an beiden Enden mit entgegengesetzten Werten versehen ist.<\/p>\n

4. nebeneinander liegende Matrix der Datenanalyse<\/h3>\n

Ein weiteres Skalenniveau, das in Erhebungen h\u00e4ufig verwendet wird, ist die Side-by-Side-Matrix, wobei die g\u00e4ngigste Methode darin besteht, die Wichtigkeit\/Zufriedenheit zu bewerten.<\/p>\n

Dieses Skalenniveau wird haupts\u00e4chlich verwendet, um zu untersuchen, welche Merkmale in Ihre Produkte aufgenommen werden sollen, oder um die wichtigsten vorhandenen Merkmale zu bewerten.<\/p>\n

Wenn Sie eine gute Umfrage-Software verwenden, k\u00f6nnen Sie die Vorteile dieser Art von Skala voll aussch\u00f6pfen.<\/p>\n

Fazit<\/h2>\n

In der Marktforschung ist die Verwendung eines Skalenniveaus in Ihren Umfragen sehr wichtig, da Sie anhand der Daten erkennen k\u00f6nnen, worauf Sie mehr achten m\u00fcssen, um die Bed\u00fcrfnisse Ihrer Kunden zu erf\u00fcllen.<\/p>\n

Bei der Entscheidung, welches Skalenniveau Sie in Ihren Online-Umfragen verwenden und welche Sie in Ihren Berichten einsetzen wollen, m\u00fcssen Sie eine Reihe von Faktoren ber\u00fccksichtigen und sollten sich die folgenden Fragen stellen<\/p>\n