Welke soorten meetniveaus zijn er?

In de statistiek onderscheiden we verschillende soorten meetniveaus. Diverse typen variabelen kun je op verschillende manieren meten. Zo bestaat een variabele soms uit een paar vaste categorieën waaruit je moet kiezen (wel/niet een koophuis), soms uit talloze geordende opties (zoals bij leeftijd). Hoe dat precies zit? Ontdek hier uitleg over en voorbeelden van de vier verschillende meetniveaus.

Je kunt variabelen op meerdere manieren meetbaar maken (ook wel “operationaliseren”). Eén van de keuzes die je moet maken, is op welk meetniveau je een variabele meet. Meet je bijvoorbeeld leeftijd in exacte getallen, werk je met gelijke leeftijdsgroepen (25-35 jaar, 35-45 jaar, etc.) of kies je een andere indeling in leeftijdscategorieën?

We onderscheiden dus vier meetniveaus in de statistiek. Die niveaus zijn als volgt:

1. Nominale variabele: de data vallen in categorieën die je niet kunt ordenen (bijvoorbeeld geslacht, wel/geen koophuis, het vervoer waarmee je naar het werk gaat of de plaats waar je woont).
2. Ordinale variabele: de data vallen in categorieën die je duidelijk kunt ordenen (zoals bij opleidingsniveau, bij ongelijke leeftijdscategorieën (onder de 18, 18-55 jaar of boven de 55 jaar) of bij gewichtscategorieën (ondergewicht, gezond gewicht en overgewicht).
3. Intervalvariabele: de data zijn te ordenen en er is steeds een gelijk interval tussen de categorieën (bijvoorbeeld als je bij leeftijdscategorieën met gelijke categorieën werkt: 35-45 jaar, 45-55 jaar, etc.).
4. Ratio-variabelen: de data hebben een duidelijke rangorde en gelijke intervallen, en er is een nulpunt (bijvoorbeeld leeftijd, gewicht, aantal auto’s of aantal jaar werkervaring).

Interval- en ratio-variabelen zijn beide scale-variabelen. De andere variabelen zijn niet op een schaal te plaatsen. Over het algemeen geldt dat je analyse het nauwkeurigst is als je werkt met interval- en ratio-variabelen. Bij het nominale meetniveau is de analyse het minst nauwkeurig.

Stel: jij wilt de leeftijd van deelnemers aan jouw enquête in kaart brengen. Dan is het nauwkeuriger als je hun exacte leeftijd uitvraagt (een ratio-variabele) dan als je werkt met leeftijdscategorieën.

Bij een nominaal meetniveau werk je vaak met labels in plaats van dat je kwantitatieve metingen doet. Je kunt de data onderverdelen in categorieën, maar het is niet zo dat je die categorieën op een schaal een plek kunt geven. Het is hierbij vaak een kwestie van wel of niet onder een specifieke categorie vallen.

Dit zijn voorbeelden van variabelen die je nominaal meet:

• gender;
• vervoersmiddel naar het werk;
• wel/niet gepensioneerd
• uitkeringen die iemand ontvangt;
• de studie die iemand volgt;
• beroep;
• woonplaats.

Bij een ordinaal meetniveau kun je data categoriseren én is het mogelijk om ze te rangschikken. De data vormen een schaal, maar je kunt niet precies zeggen hoe groot het interval tussen de categorieën is.

Stel: je beoordeelt de mate van zelfvertrouwen van respondenten. Zij vallen in de categorie “veel zelfvertrouwen”, “gemiddeld zelfvertrouwen” of “weinig zelfvertrouwen”. Je kunt dan niet precies zeggen hoeveel meer zelfvertrouwen mensen in die eerste categorie hebben dan mensen die “weinig zelfvertrouwen” hebben.

Een voorbeeld van een ordinaal meetniveau zijn stellingen die je op een vijfpuntsschaal meet. Iemand geeft dan aan of hij het met een stelling volledig eens, volledig oneens of iets daartussenin is. Je kunt niet in cijfers uitdrukken hoe groot het verschil in eens zijn is tussen de mensen die het ene antwoord en de mensen die het andere antwoord geven.

Voorbeelden van variabelen met een ordinaal meetniveau zijn:

• mate van werkplezier (heel veel, veel, gemiddeld, weinig, zeer weinig);
• opleidingsniveau (wo, hbo, mbo, etc.);
• leeftijdscategorieën zonder vast interval (jonger dan 18, 18-35 jaar, 35-50 jaar, 50+);
• inkomenscategorieën (minder dan bedrag X, meer dan bedrag X, etc.).

Bij een interval meetniveau kun je data categoriseren en ordenen en is er daarnaast sprake van dezelfde intervallen. Er zit dus een even groot verschil tussen de diverse categorieën data. Er is alleen geen duidelijk of absoluut nulpunt.

Dat zie je bijvoorbeeld bij toetsscores. Het is niet zo dat iemand bij een score van 0 helemaal geen toets heeft gemaakt of dat er dan geen resultaat is. Het nulpunt is dus geen vast punt waarop er 0 van iets is (zoals bij bijvoorbeeld gewicht of het aantal van iets wel het geval is).

Voorbeelden bij dit meetniveau zijn:

• temperatuur;
• de score op een psychologische test;
• tijdstippen;
• IQ en EQ;
• pH-waarde.

Bij het rationiveau is er wél sprake van een absoluut nulpunt, naast dat je categoriseerbare data hebt die je kunt ordenen én die gelijke intervallen hebben. Dit betekent dat als er 0 van iets is, dat aspect helemaal ontbreekt.

Denk aan leeftijd. Iemand die 0 dagen en 0 uur en 0 minuten oud is, is nog niet geboren. Hetzelfde geldt voor gewicht. Als de weegschaal 0 aangeeft, dan ligt er niets van gewicht op en is er dus daadwerkelijk geen gewicht.

Voorbeelden van het ratio-meetniveau zijn:

• leeftijd;
• gewicht;
• lengte;
• het aantal dat je van iets hebt (auto’s, diploma’s, boeken, etc.);
• inkomen (als je het in absolute getallen aangeeft).

Het soort meetniveau van je variabele is dus bepalend voor hoe nauwkeurig je meet. Kies je ervoor om leeftijd te meten via een meerkeuzevraag met een paar categorieën, dan ken je de leeftijd van respondenten minder goed dan als je respondenten naar hun exacte leeftijd vraagt. 

Ook speelt het meetniveau een rol bij de vorm van data-analyse die je kunt gebruiken. Hypothesen toetsen doe je bij het ene meetniveau op een andere manier dan bij het andere meetniveau. Zo kun je bij het ene meetniveau wel een gemiddelde en standaarddeviatie uitrekenen en bij het andere niet. 

Deze typen statistiek kun je bij elk meetniveau toepassen:

• Nominaal meetniveau. Qua berekening weet je alleen dat iemand in een bepaalde categorie valt en daarmee niet in een andere categorie. Je kunt dus bijvoorbeeld frequenties tellen (aantal 55+ers, aantal 18+ers, etc.). Een gemiddelde uitrekenen kan niet.

• Ordinale meetniveau. Je kunt zowel een modus als mediaan uitrekenen als centrummaat. Verder kun je een vergelijking maken: je weet of het ene hoger is dan het andere. Ook kun je vaststellen wat de range is waarbinnen alle antwoorden vallen. 

• Interval meetniveau. Je kunt rekenen met de antwoorden en kunt deze bijvoorbeeld bij elkaar optellen en ze van elkaar aftrekken. Daardoor kun je, naast de modus en mediaan, een gemiddelde vaststellen.Verder is het mogelijk om de standaarddeviatie en variantie vast te stellen. 

• Ratio meetniveau. Optellen en aftrekken is mogelijk, en hetzelfde geldt voor vermenigvuldigen en delen. Verder kun je naast het rekenkundig gemiddelde een meetkundig gemiddelde berekenen. 

Om je een nog beter beeld te geven bij de meetniveaus, laten we hieronder een voorbeeld zien van elk type meetniveau.

Nominaal meetniveau

Je wilt weten welk merk smartphone elke respondent heeft. Ze vullen zelf het merk in of kunnen kiezen uit een aantal door jou aangegeven merken. Antwoorden zijn bijvoorbeeld “Apple”, “Samsung”, “HTC” en “Motorola”.

Ordinaal meetniveau

Je wilt onderzoeken in hoeverre mensen vinden dat zij gezond eten. Daarvoor leg je hen diverse stellingen voor met vijf antwoordopties, die variëren van “helemaal mee eens” tot “helemaal niet mee eens”.

Eén van die stellingen is bijvoorbeeld “Ik denk dat ik genoeg vezels eet in een week”. Je kunt op basis van de gegeven antwoorden beoordelen dat mensen die het hier helemaal mee eens zijn positiever oordelen over hoeveel vezels zij eten dan mensen die het er helemaal niet mee eens zijn. Je kunt alleen niet met de uitkomsten rekenen of een gemiddelde uitrekenen.

Interval meetniveau

Een voorbeeld van een meting op intervalniveau is temperatuur in graden Celsius of Fahrenheit. Je vraagt respondenten in een focusgroep op welke temperatuur zij de verwarming zetten. Daarbij kunnen zij zelf een getal noemen. Op basis daarvan kun je een gemiddelde uitrekenen.

Dit is een interval-variabele omdat er geen sprake is van een absoluut nulpunt. Bij een temperatuur in graden Celsius betekent 0 graden namelijk niet dat er geen temperatuur is.

Ratio meetniveau

Een ratio-variabele is bijvoorbeeld het aantal bankrekeningen dat iemand heeft. Je vraagt hiernaar in een enquête. In zo’n geval kun je met de uitkomsten rekenen en een gemiddelde vaststellen. Ook is er sprake van een betekenisvol nulpunt. Als iemand nul rekeningen heeft, dan is er inderdaad helemaal geen bankrekening.

Als je onderzoek gaat doen voor je scriptie of een ander project, komt daar veel bij kijken. Naast de meetniveaus moet je bijvoorbeeld ook weten welke soorten onderzoek er bestaan, hoe je data-analyse aanpakt en hoe dataverzameling werkt. Bekijk ook onze andere artikelen over methodologie, interviews en enquêtes. Dan ga jij goed voorbereid het onderzoeksproject in.