Definisjonen slår fast at en enhet kan være hva som helst, både døde og levende ting. Det eneste kravet som stilles er at tingen eksisterer. Hva som eksisterer kan imidlertid diskuteres. Det er imidlertid vanlig å ta utgangspunkt i Platon og Aristoteles idelære. Siden samfunnsvitenskap og markedsforskning går ut på å studere sosiale individer, -grupper, -segmenter eller -prosesser, vil enhetene vi benytter oss av alltid være levende mennesker. Innenfor naturvitenskapen vil ofte enhetene være døde ting eller dyr. Når det gjelder enhetenes rolle i forskningsprosjektet pleier vi å si:

"Enhetene er de eller det vi skal studere eller observere"

For å gjøre bilde litt mer oversiktlig skiller vi mellom enhetsforekomster, enhetstyper og enhets klasser.

En ehetsforekomst er "noe" vi ønsker å samle inn, lagre eller formidle informasjon om. F.eks. en bestemt person, en spesifikk bil eller en verdi.

Like forekomster, f.eks. alle personer, utgjør en bestemt enhetstype. I dette tilfelle enhetstypen "PERSON". Alle enhetsforekomster som er av en bestemt enhetstype utgjør en enitetsklasse.

En entitet kan ha en rekke egenskaper som vi kaller ehetsattributter. eller variabler. En person kan f.eks. beskrives ved hjelp demografiske attributter som f.eks. kjønn, alder, høyde, vekt, inntekt, utdanning, sivilstatus og bosted. I denne boken velger vi å bruke begrepet variabel.

Enhetsnivåer

Innen samfunnsvitenskapen skiller vi mellom ulike enhetsnivåer, eller mellom hoved- og underenheter. Enhetstypen "PERSON" er en generell enhet som befinner seg på et relativt høyt abstrasjonsnivå. Enhetsattributten "KVINNE" er mer presist, og ligger på et lavere abstrasjonsnivå - bare halvparten av jordens befolkning faller inn under denne enhetstypen. Enhetsattributten kan ses på som en underenhet av hovedenheten "PERSON". Norge kan f.eks. deles inn i følgende underenheter; fylker, kommuner og poststeder. Det er i denne sammenheng å merke seg at en underenhet alltid vil "arve" egenskapene til hovedenheten, men underenheten kan også ha egne egenskaper. Jo høyere abstrasjonsnivå, jo mer generell og fleksibel blir også enheten.

For å avgjøre om en enhet faller innenfor forskningsprosjektets populasjon og utvalgsramme, en enhetskategori eller en enhetstype, setter vi opp ulike regler som observasjonen/enheten må oppfylle. Eksempler på slike regler:

• En person må kan bare være ansatt i ett firma
• En person må være ansatt i et firma
• En person må ha norsk statsborgerskap
• En person må være ansatt i firmaet de siste fem årene.

Reglene vi setter opp baseres gjerne på naturlover, matematiske regler, lovregler, sedvane, sosiale regler, Demografi, psykografi, forretningsregler, firmapraksis, kjøpsplaner, segmenterings kriterier osv. Reglene som legges til grunn kan i prinsippet være hva som helst, men det er viktig at de gjenspeiler de reglene som gjelder i virkeligheten.

I et samfunn eller i et marked vil det alltid finnes en menge enheter som kan være aktuelle for det forskningsprosjektet vi planlegger å gjennomføre, men det vil sjelden være hensiktsmessig eller mulig å ta med alle i prosjektet. Undersøkelsesenhetene er de enhetene vi velger å ta med i forskningsprosjektet, og vil alltid være de vi tror vil være mest interessante for problemstillingen vi prøver å belyse eller finne løsningen på. På et lavt nivå kan undersøkelsesenheten være enkeltindivider eller grupper, organisasjoner eller bedrifter. Men også en relasjon mellom to individer kan betraktes som en undersøkelsesenhet. Vi kan f.eks. være opptatt av relasjonen mellom lege og pasient. I studier på et høyere nivå opererer vi gjerne med enheter som representerer summen av individuelle handlinger eller kollektive beslutninger (f.eks. kartlegging av markedsforhold eller maktforhold). Her vil vårt objekt eller vår undersøkelsesenhet være et lokalsamfunn, en bransje, en nasjonalstat eller verdenssamfunnet (Halvorsen - 93). Siden det finnes mange forskjellige nivåer vi kan velge å studere et fenomen på, ligger utfordringen her å bestemme seg for det mest hensiktsmessige nivået i forhold til problemstillingen.

Er målet å studere lønnsforskjellen mellom to bransjer, f.eks. databransjen og oljeindustrien, vil hovedenhetene være databransjen og oljeindustrien. Men siden det ikke er mulig å studere disse enhetene direkte, må vi bryte hovedenhetene ned i underenheter. Første steg vil være å bryte hovedenhetene (bransjene) i ned i ulike bedrifter som tilhører disse to bransjene. For å få et mest mulig nyansert og riktig bilde av lønnsforskjellene, er det imidlertid ikke nok å spørre tilfeldig utvalgte personer i tilfeldig uttrukne bedrifter hva de tjener. Sammenligner vi lønnen til ingeniørene i oljeindustrien med lønnen til kantinepersonellet i databransjen, vil vi få et skjevt og upålitelig bilde av forskjellene. Ikke bare varierer lønnen med hvilken avdeling personene arbeider i, like ofte varierer lønnen med stilling man har. Dvs. hvilken rolle og funksjon hver enkelt har i organisasjonen. Det er opplagt at adm.dir tjener mer en intern budet. For å få en gyldig undersøkelse må vi derfor bryte bedriften ned i mindre underenheter, f.eks. divisjoner, avdelinger og stillinger. Når man har kommet frem til de underenheter man trenger for å få sammenlignbare variabler og verdier, er det mulig å sammenligne lønnsnivået i de ulike nivåer i organisasjonene. Vi f.eks. kan sammenligner hvor mye en lagerarbeider i databransjen gjennomsnittlig tjener, sammenlignet med en lagerarbeider i oljeindustrien. Ved å kartlegge lønnsnivåene for de ulike stillingene i bransjene, er det mulig å sammenligne lønningene til to sammenlignbare stillinger. F.eks. hvor mye en daglig leder i oljeindustrien tjener sammenlignet med en daglig leder i databransjen.