计量尺度

更新时间:2024-05-21 16:56

计量尺度(levels of measurement)是指对计量对象量化时采用的具体标准,如千克美元人民币等。测量水平可以翻译成衡量尺度,计量尺度,测量尺度。

类别

  • 定序计量(Ordinal level measurement)将统计数据按客观事物的某种无须确认的顺序进行排列,它是在分类基础之上的排序。也就是说定类计量是对事物的类别或者属性的一种测度,按照事物的某种属性进行事物的分类或者分组。最重要的一点:它的原则是各个属性之间没有等级上的划分。所有个案都是平等的,在一个等级上的。注意:对于“性别”变量,一般仍然将其划分为无等级差别的定类尺度变量。

    例如“血型”就是一个定类尺度变量。

  • 定序数据表现为类别,但有顺序,是由定序尺度计量形成的。

  • 定距计量(Interval level of measurement)对事物类别和次序之间的差距的确认,这是在排序基础上进行的。定距数据表现为数值,可进行加减运算,是由定距尺度计量形成的。也就是说,定距尺度变量不仅能够区分为不同的类型并进行排序,还能可以准确指出类别之间的差距是多少,最典型的定距型计量是温度。

  • 定比计量(Ratio level of measurement)就是有固定起点的定距计量。>定比数据表现为数值,可进行加,减,乘,除运算,是由定比尺度计量形成的。定比计量是比定距计量更加进一步,例如零摄氏度以下还有温度,为定距变量。但是重量为零就代表没有负数,为真正的定比变量。

    前两类数据说明的是事物的品质特征,不能用数值表示,其结果均表现为类别,也叫品质数据.后两类数据说明的是现象的数量特征,能够用数值来表现,也叫数量数据。因而,引出另外两个名词。

    注意:

    spss中,变量识图的“度量标准”可以对变量的尺度进行设置,很简单,有下拉列表,选择即可。有一点需要事先了解,这种原则只会影响制图和制表过程,对绝大多数统计分析过程没有影响。

    免责声明
    隐私政策
    用户协议
    目录 22
    0{{catalogNumber[index]}}. {{item.title}}
    {{item.title}}