测量级别：标称、序数、区间和比率尺度

测量水平为数据分析提供了重要基础，并在数据解释中发挥着关键作用。本综合指南深入探讨了数据分析的这一基本方面。

数据分析中测量级别的定义和重要性

测量水平 对于确定哪种统计分析适合您的数据至关重要。它们定义了如何总结和呈现数据。它们不仅仅是分类，还告诉我们可以对相关数据合理执行的数学运算。有四个主要级别： 标称、顺序、间隔和比率。每个都有特定的功能，理解它们可以大大提高你的数据分析技能。

亮点

标称尺度对数据进行分类，但不给出任何定量值或顺序。
序数尺度不仅仅对数据进行分类，而是按某种顺序排列数据。
间隔刻度提供了值之间的相等距离，允许数量差异。
比率量表是最复杂的级别，包括一个有意义的零点，表示不存在。

标称、序数、区间和比率尺度的详细描述

标称刻度

这款 标称测量水平 是最基本的测量形式。此级别对数据进行分类或标记，但不给出任何定量值或顺序。它纯粹是定性的，通常用于对数据进行分类或分组。

例如，个人的性别（男、女）代表名义数据。这里，“男性”和“女性”是没有定量价值的类别。另一个例子是狗的品种（哈士奇、比格犬、斗牛犬）。我们无法定量区分这些品种或在这些品种之间建立顺序；它们只是标签或类别。

名义尺度在可以观察数据但无法量化的研究中很有用，例如确定一个群体最受欢迎的冰淇淋口味。

顺序量表

这款 测量顺序级别 更进一步，不仅对数据进行分类，而且还按某种顺序排列数据。虽然顺序很重要，但数据的确切差异尚不清楚。

想想比赛中的终点位置。第一名、第二名、第三名给出顺序。不过，并没有给出位置之间的确切差异（每个完成者之间的时间）。另一个典型的例子是调查中使用的李克特量表，它可能会将回答从“强烈不同意”排列到“强烈同意”。我们知道“同意”比“中立”更有利，但我们无法通过“多少”来判断。

序数量表通常用于心理学和调查研究等需要测量非数字变量的领域。

区间尺度

这款 测量间隔水平 引入了值之间距离相等的概念。与序数尺度不同，它不仅对测量结果进行分类和排序，而且还指定尺度上每个区间之间的距离是相等的。

温标是区间标度的典型例子。在摄氏度或华氏度中，20 和 30 之间的差异与 70 和 80 之间的差异相同。但是，这些标度上的零点是任意的，并不表示没有温度。因此，你不能说80度是40度的两倍。

区间尺度在物理科学中很普遍，例如物理学和工程学。

比例尺

这款 比率测量水平 是最复杂的并且提供最多的信息。它具有音程音阶的特征，包括音程之间的距离相等。它还具有一个有意义的零点，表明不存在测量的特性。

例如，年龄、身高、体重和收入都是比率尺度。这里，零表示不存在该特征；权重为 0 表示没有体重，年龄为 0 表示没有年龄或时间流逝，收入为 0 表示没有收入。

比例尺通常用于测量物理量，例如化学、工程和信息技术。它们为统计分析提供了广泛的选项，因为它们支持所有数学运算。

特点	标称数据	序数数据	区间数据	比率数据
扩展	公称	序数	间隔	长宽比
有数值吗？	没有	没有	Yes	Yes
顺序/顺序	没有	Yes	Yes	Yes
值之间的距离	没有	没有	Yes	Yes
绝对零度	没有	没有	没有	Yes
加法/减法运算	没有	没有	Yes	Yes
乘法/除法运算	没有	没有	没有	Yes
常见例子	性别	学校排名	温度（°C、°F）	体重（公斤）、身高（厘米）

示例和应用

标称比例的应用

这款 标称测量水平 可能是研究中最常用的。它允许将数据分类为不同的组或部门。

例如，在健康研究中，可以将患者分为吸烟者或不吸烟者、糖尿病患者或非糖尿病患者等类别。这种分类在相关研究中是基础，在相关研究中，人们可能想要确定吸烟与肺部疾病或肺部疾病之间的相关性。糖尿病和心脏并发症。

除了健康研究之外，名义尺度也常用于人口统计研究，其中可以根据国籍、宗教或职业等变量对个体进行分组。

序数尺度的应用

这款 测量顺序级别 允许按特定顺序对数据进行排名，这在许多领域尤其重要。

在医疗保健领域，它通常用于对患者可能经历的症状的严重程度进行排名。例如，疼痛可以按“轻度”到“严重”的等级进行排序，提供有关患者病情和治疗效果的关键信息。

在商业领域，顺序量表经常用于客户满意度调查，客户可能会对产品或服务的满意度进行排名，范围从“非常不满意”到“非常满意”。

区间量表的应用

这款 测量间隔水平 其独特之处在于它允许量化值之间的差异。

在心理学中，区间量表通常用于开发和评分 IQ 测试。分数采用区间尺度，可以定量确定分数之间的差异。尽管如此，并不存在真正的零分，这意味着零分并不表示完全没有智力。

在营销研究中，区间量表经常用于品牌资产研究，其中可以通过量表来衡量对品牌属性的看法，例如从“非常不利”到“非常有利”。

比率量表的应用

这款 比率测量水平 是最精确的，具有绝对的零点。

健康和医学研究测量并跟踪患者体重、体重指数或药物剂量——所有这些都有一个真正的零点。例如，体重0公斤表示没有体重，剂量0毫克表示未服用药物。

在金融领域，比率尺度被广泛使用，因为大多数财务指标（如收入、股票价格或市值）都是比率尺度。在这些情况下，值为 0 表示意味着缺乏被衡量的金融实体。

关于测量水平的误解和陷阱

高级测量的魅力

一种常见的误解是认为更高级别的测量（例如区间或比率量表）本质上优于名义或序数量表。虽然这些量表确实可以提供更详细的信息并适用于更广泛的统计技术，但这并不意味着它们总是最合适的。

每个级别的测量都有其地位和效用，其适当性在很大程度上取决于数据的性质和研究问题。例如，对于性别、种族或婚姻状况等数据，名义测量水平是最合适的。试图将这些类别强行推向更高的衡量水平将是误导性的，也是毫无意义的。

测量级别的错误分类

另一个常见的陷阱是测量级别的错误分类。研究人员将有序数据误认为区间数据的情况并不罕见，反之亦然。这个错误可能会产生严重的后果，因为它可能导致应用不适当的统计测试并可能产生误导性的结论。

例如，将序数量表（如满意度的五点李克特量表）视为区间量表可能会导致人们使用不适合此类数据的参数检验。虽然对于这是否可以接受存在争议，但共识是，通常最好将李克特量表数据视为序数。

总结

了解测量级别不仅仅是了解标称、序数、区间和比率尺度之间的差异。它还涉及正确使用它们、避免常见的误解并认识到潜在的陷阱。这种理解为任何数据分析工作奠定了重要基础，帮助您对数据做出更准确、更有意义和更有影响力的解释。

常见问题解答（FAQ）

Q1：什么是标称测量电平？

它是一种测量级别，可以对数据进行标记或分类，而不分配任何定量值或顺序。

Q2：序数尺度的例子是什么？

序数尺度示例包括排名系统，例如从“轻微”到“严重”的疼痛强度级别。

Q3：间隔量表测量什么？

间隔尺度提供了值之间的相等距离，允许量化值之间的差异。

Q4：比率量表有什么特点？

比例标度包括一个有意义的零点，表明测量特性不存在。

Q5：公称尺度常用在哪些地方？

名义尺度用于可以观察数据但不能量化数据的研究，例如确定一个群体最受欢迎的冰淇淋口味。

问题 6：序数量表在医疗保健中如何使用？

在医疗保健领域，顺序量表对患者可能经历的症状的严重程度进行排名。

Q7：比率测量的实际应用有哪些？

比率水平测量广泛应用于健康和医学研究、金融以及其他测量具有真正零点的领域。

问题 8：测量级别错误分类意味着什么？

错误分类可能导致应用不适当的统计测试和潜在的误导性结论。

Q9：较高级别的测量总是比较低级别的测量更好吗？

不，测量水平的适当性很大程度上取决于数据的性质和研究问题。

Q10：为什么理解测量级别在数据分析中至关重要？

了解测量水平有助于选择适当的统计测试、避免误解并防止潜在的陷阱。