统计学 - 测量水平

不同的数据类型具有不同的测量水平。

测量水平对于可以计算哪种类型的统计数据以及如何最好地呈现数据非常重要。

测量水平

主要的数据类型是定性数据（类别）和定量数据（数值）。这些进一步细分为以下测量水平。

这些测量水平也称为测量“尺度”。

名义水平

没有任何顺序的类别（定性数据）。

示例

• 品牌名称
• 国家
• 颜色

顺序水平

可以排序（从低到高）的类别，但每个类别之间的精确“距离”没有意义。

示例

• 从F到A的字母等级
• 军衔
• 对产品的满意度水平

考虑从F到A的字母等级：等级A是否正好是等级B的两倍好？并且，等级B是否也是等级C的两倍好？

等级之间的距离是多少并不清楚和精确。如果等级基于测试中的分数，则可以说在分数尺度上存在精确的“距离”，但等级本身则没有。

区间水平

可以排序的数据，并且它们之间的距离具有客观意义。但是，没有自然为0的值作为量表起源。

示例

• 日历年份
• 华氏温度

比率水平

可以排序的数据，并且它们之间存在一致且有意义的距离。并且它还有一个自然为0的值。

示例

• 金钱
• 年龄
• 时间

比率水平（或“比率尺度”）上的数据为我们提供了最详细的信息。至关重要的是，我们可以精确地比较一个值与另一个值的大小。这将是这些值的比率，例如两倍大或十倍小。