home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #30 / NN_1992_30.iso / spool / sci / math / stat / 2646 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-12-21  |  1.8 KB  |  39 lines
  1. Newsgroups: sci.math.stat
  2. Path: sparky!uunet!boulder!ucsu!yertle.Colorado.EDU!mcclella
  3. From: mcclella@yertle.Colorado.EDU (Gary McClelland)
  4. Subject: Re: Levels of Measurement?
  5. Message-ID: <mcclella.724707215@yertle.Colorado.EDU>
  6. Sender: news@ucsu.Colorado.EDU (USENET News System)
  7. Nntp-Posting-Host: yertle.colorado.edu
  8. Organization: University of Colorado, Boulder
  9. References: <92351.201518U53076@uicvm.uic.edu>
  10. Date: Fri, 18 Dec 1992 19:33:35 GMT
  11. Lines: 26
  12.  
  13. <U53076@uicvm.uic.edu> writes:
  14.  
  15. >   Let me first apologize for boring you with such a mundane question.   Anyway
  16. >I am in a dispute about levels of measurement and the appropriate statistics to
  17. >use when dealing with data at the ordinal level.  I'd like to compare performan
  18. >ce on a communication task across two different contexts.  In both cases,
  19. >competence is measured on an ordinal scale, for simplicity's sake, 1, 2, 3.  It
  20. >has been my practice in the past to compute a Pearson product-moment correlatio
  21. >n between the two tasks and to use the resulting r as an indication of the
  22. >degree to which performance is consistent across tasks.  I recently was told
  23. >that this was an inappropriate test cause I was only at the ordinal level.  But
  24. >my references (see esp. Glass & Hopkins, 1984; Heermann & Braskamp, 1970) say
  25. >that the whole levels of measurement question has ben blown out of proportion,
  26. >and that the sort of usage I describe is just fine.  What do you think?
  27.  
  28. I agree that the levels of measurement question has been blown
  29. out of proportion, but you can easily avoid the whole issue in
  30. your case.  A Pearson product-moment correlation computed on
  31. ranks is also known as a Spearman-rho rank-order correlation.  So
  32. just call your statistic a Spearman rho and everyone should be
  33. happy; you'll be happy because you don't have to recalculate
  34. anything.
  35.  
  36. gary mcclelland
  37. univ of colorado
  38. mcclella@yertle.colorado.edu
  39.