统计 - 测量级别

不同的数据类型有不同的测量级别。

测量级别对于可以计算的统计类型以及如何最好地呈现数据很重要。

测量级别

主要的数据类型是定性（类别）和定量（数值）。这些进一步分为以下测量级别。

这些测量级别也称为测量“标度”

标称级别

类别（定性数据），无任何顺序。

示例

• 品牌名称
• 国家
• 颜色

顺序级别

可以排序的类别（从低到高），但它们之间精确的“距离”没有意义。

示例

• 字母成绩等级从 F 到 A
• 军衔
• 对产品的满意度水平

考虑从 F 到 A 的字母成绩： A 成绩是否是 B 成绩的两倍？ B 成绩也是 C 成绩的两倍吗？

成绩之间的差距确切地说并不清楚和精确。如果成绩是基于考试分数计算的，你可以说在分数标度上存在精确的“距离”，但成绩本身不是。

间隔级别

可以排序的数据，它们之间的距离具有客观意义。但是没有自然的 0 值作为尺度的起点。

示例

• 日历中的年份
• 以华氏度测量的温度

比率级别

可以排序的数据，它们之间的距离是恒定的且有意义的。并且它还有一个自然的 0 值。

示例

• 金钱
• Age
• Time

处于比率级别（或“比率标度”）的数据为我们提供了最详细的信息。关键是，我们可以精确地比较一个值与另一个值的量级。这将是这些值之间的比率，例如两倍大，或十倍小。