数据的计量尺度_CDA答疑社区

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2018-11-14 阅读量: 1379

数据的计量尺度

数据的计量尺度和具体的统计方法息息相关，大致分为3类，分别是名义测量、次序测量和连续变量测量。这三类测量分别对应三种变量类型，即分类变量，顺序变量和数值变量。连续变量测量可以进一步细分为间距测量和比例测量。

（1）名义测量（nominal measurement）是最低的一种测量等级，也称定名测度。其数值仅代表某些分类或属性。比如，用来表示性别（1或2）和民族（1、2、3…）等。这类变量一般不做高低、大小区分。

（2）次序测量（ordinal measurement）的量化水平高于名义测量，用于测量的数值代表了一些有序分类。比如，用来表示受教育程度高低的数字（1、2、3…）具有一定的顺序性。

（3）间距测量（interval measurement）的量化程度更高一些，它的取值不再是类的编码，而是采用一定单位的实际测量值。可以进行加减运算，但不能进行乘除运算，因为测量等级变量所取的“0”值，不是物理上的绝对“0”。比如，考试成绩的零分，不能说这个学生一点英语能力也没有。

（4）比率测量（ratio measurement）是最高级的测量等级，他除了具有间距测度等级的所有性质外，其0值具有物理上的绝对意义，而且可以进行加减乘除运算。例如增长率、收入等。

间距测量和比率测量这两种测量，统计软件通常不做区分。大部分的模型都适用。

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