측정의 네 가지 척도

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데이터는 공칭,서수,간격 또는 비율의 네 가지 척도 중 하나로 분류 할 수 있습니다. 측정의 각 수준은 알고 유용한 몇 가지 중요한 속성이 있습니다. 예를 들어 비율 배율에만 의미 있는 0 이 있습니다.

원형 차트는 명목 변수 그룹(예:범주)을 표시합니다.

1. 공칭 규모. 명목 변수(범주 형 변수라고도 함)를 범주로 배치 할 수 있습니다. 그들은 숫자 값이 없으므로 더하기,빼기,나누기 또는 곱할 수 없습니다. 그들은 또한 순서가 없다;그들은 순서를 가지고 나타나는 경우 다음 당신은 아마 서수 변수 대신.

서수 척도는 순위에 따라 분류됩니다.

2. 서수 척도. 순서 척도에는 순서대로 배치할 수 있는 항목이 포함되어 있습니다. 예를 들어,가장 뜨거운 것부터 가장 추운 것,가장 가벼운 것부터 가장 무거운 것,가장 부유 한 것부터 가장 가난한 것까지. 기본적으로 데이터를 1 위,2 위,3 위(등)로 순위를 매길 수 있다면 서수 척도의 데이터가 있습니다.

3. 간격 눈금. 구간 척도에는 의미 있는 구간이 있는 정렬된 숫자가 있습니다. 90 과 100 사이의 10 도의 차이는 150 과 160 사이의 10 도와 동일 함을 의미합니다. 고등학교 순위에 그 비교(이는 서수),1 과 2 사이의 차이가있을 수 있습니다.01 과 10 과 11 사이.5. 의미 있는 구분이 있는 경우 구간 척도에 무언가가 있습니다.

무게는 비율 스케일로 측정됩니다.

4. 비율 규모. 비율 축척은 구간 축척과 정확히 동일하며 큰 차이점이 하나 있습니다. 예를 들어 높이가 0 이면 의미가 있습니다(존재하지 않음을 의미). 이 존재하는 동안,그것은 특히 아무것도 의미하지 않는다 0 의 온도에 그 비교(인정 하듯이,섭씨 규모는 물 어는점 있지만). (1990)범주 형 데이터 분석. 존 와일리와 아들,뉴욕.
닷지,과.(2008). 간결한 통계 백과 사전. 스프링거
에버릿,학사;스크론달,에이.(2010),캠브리지 통계 사전,캠브리지 대학 출판부.

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