ระดับการวัดหรือมาตรวัดของข้อมูล

ระดับการวัดหรือมาตรวัดของข้อมูล แบ่งเป็น 4 ระดับคือ

           1. ระดับนามบัญญัติ (Nominal data)

เป็นการกำหนดลักษณะของข้อมูลออกเป็นกลุ่ม หรือประเภท โดยแต่ละประเภทไม่ได้มีลักษณะว่ามีค่ามากกว่าหรือน้อยกว่ากัน การวัดระดับนี้ถือว่าเป็นการวัดที่มีความละเอียดน้อยสุดเมื่อเทียบกับระดับอื่นๆ

ตัวอย่างข้อมูลระดับนามบัญญัติ เช่น

เพศ : ชาย, หญิง โดยอาจกำหนดให้
                     ชาย =1 , หญิง =2

เชื้อชาติ : ไทย, จีน, ลาว

การสูบบุหรี่ : สูบ, ไม่สูบ

การจำแนกข้อมูลแบบนี้ไม่สามารถนำค่ามาคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้

          2. ระดับเรียงอันดับ (Ordinal data)

          เป็นการกำหนดลักษณะข้อมูล โดยแบ่งออกเป็น กลุ่ม และสามารถบอกความแตกต่างระหว่างกลุ่มได้ ซึ่งลักษณะที่ใช้บอกความแตกต่างใช้หลักมากกว่าหรือน้อยกว่า เช่น การบอกความชอบว่าชอบอันไหนมากกว่ากัน ตัวอย่างเช่น สมศรีชอบสี 3 สีเรียงลำดับจากมากไปหาน้อย คือ สีขาว สีส้ม สีชมพู การแสดงข้อมูลแบบนี้จะไม่สามารถบอกได้ว่าชอบมากกว่า หรือน้อยกว่าแค่ไหน แต่จะใช้บอกลำดับ หรือตำแหน่งของสิ่งที่เราสนใจเท่านั้น

          3. ระดับช่วง (Interval data)

          เป็นการวัดรายละเอียดที่แตกต่างกันของตัวแปร โดยค่าที่ได้ออกมาเป็นตัวเลข และสามารถบอกความแตกต่างได้ว่า มีค่ามากกว่าหรือน้อยกว่าเท่าไร การวัดเป็นระดับช่วงสามารถเอาตัวเลขมาคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้ แต่ระดับการวัดแบบระดับช่วงจะมีค่าของเลขศูนย์เป็นค่าที่กำหนดขึ้นเองไม่ได้เป็น ค่าศูนย์ที่แท้จริง หรือเรียกว่าเป็น Relative Zero การที่มีค่าเป็นศูนย์ไม่ได้แทนว่า ไม่มีค่าแต่จะเป็นจุดเริ่มต้นที่เรากำหนดขึ้น ตัวอย่างเช่น อุณหภูมิ ระดับสติปัญญา

          4. ระดับอัตราส่วน (Ratio data)

          เป็นการวัดระดับที่เหมือนกับการวัดระดับช่วง แต่การวัดแบบอัตราส่วนมีค่าศูนย์ที่แท้จริง นั่นคือไม่มีค่า หรือไม่มีสิ่งนั้นอยู่เลย ตัวอย่างเช่น อายุ รายได้