Salute e malattia

Posizione |  | Salute e malattia >  | Settore Healthcare | Case di cura

Quali sono i livelli di misurazione nella ricerca infermieristica?

Scala nominale :Il livello di misurazione più basso, le scale nominali classificano i dati in diversi gruppi o categorie. Non esiste un ordine o una gerarchia per queste categorie e i numeri ad esse assegnati sono semplicemente etichette. Ad esempio, potresti utilizzare una scala nominale per classificare i pazienti in base al sesso (maschio, femmina) o alla diagnosi (insufficienza cardiaca, ictus, diabete).

Scala ordinale :le scale ordinali classificano i dati in ordine, dal più basso al più alto. Tuttavia, gli intervalli tra i ranghi non sono necessariamente uguali. Ad esempio, potresti utilizzare una scala ordinale per valutare i livelli di dolore dei pazienti su una scala da 0 a 10, dove 0 significa nessun dolore e 10 significa il peggior dolore immaginabile.

Scala degli intervalli :Le scale di intervallo hanno sia l'ordine che gli intervalli uguali tra i ranghi. Ciò significa che non solo puoi classificare i dati, ma puoi anche calcolare la differenza tra due punti dati. Ad esempio, potresti utilizzare una scala a intervalli per misurare la pressione sanguigna dei pazienti in millimetri di mercurio (mmHg).

Scala del rapporto :Il livello di misurazione più elevato, le scale di rapporto hanno tutte le proprietà delle scale di intervallo, in più hanno un vero punto zero. Ciò significa che non solo puoi classificare i dati e calcolare la differenza tra due punti dati, ma puoi anche dire che un punto dati è due volte più grande di un altro punto dati. Ad esempio, potresti utilizzare una scala di rapporti per misurare il peso dei pazienti in chilogrammi (kg).

Il livello di misurazione che utilizzerai nella tua ricerca infermieristica dipenderà dal tipo di dati che stai raccogliendo e dalle analisi che intendi condurre. Le scale nominali e ordinali sono appropriate per la statistica descrittiva, mentre le scale per intervalli e per rapporti sono necessarie per la statistica inferenziale.