了解统计测量水平对于有效的数据收集、分析和解释至关重要。测量变量的精确度以及因此可以进行的统计分析的类型由以下级别决定：名义、序数、区间和比率。在这篇博客文章中，我们将研究每个测量级别，评估其应用程序，并描述它们如何影响数据洞察。
测量级别简介
测量级别是指数据变量量化和分类的准确性，它影响分配给变量的值的数学性质。例如，在研究柏林居民的消费模式时，研究人员可能会收集有关收入、精确位置、年龄和支出等因素的信息。这些变量量化的精确度因人而异，这影响了可以进行的统计分析的类型和深度。
1. 标称测量水平
定义和特征：
名义 测量级别是最基本的测量类型，其中可以对数据进行分类，而无需分配定量值。这个级别没有内在的排名或顺序；它仅用于标记变量。在名义水平上测量的变量主要是定性的，模式和比例作为主要的统计指标。
标称数据示例：
- 宠物种类（狗、猫、鸟）
2.头发颜色（金色、棕色、灰色）
- 婚姻状况（未婚、已婚、离婚）
名义测量更强调类别之间是否存在差异，而不是差异程度。这意味着计数和分组是唯一可能的数学运算。例如，研究人员可以计算出每个类别有多少人，或者每个类别占总数的比例。
2. 测量的顺序级别
定义和特征：
序数数据在名义数据的基础上引入了类别之间的排名或顺序。尽管这些值按顺序有意义，但值之间的差异可能并不总是一致。这种程度的衡量在允许对回复进行排名的调查或民意调查中很常见。
序数数据示例：
1.收入水平（低、中、高）
2、学历（高中、硕士、博士）
- 满意度评分（满意、一般、不满意）
与名义数据相比，序数数据有利于更深入的分析并提高了比较的能力。研究人员可以确定中位数或构建百分位数排名，但由于组之间的间隔不一致，平均值并不合适。
3. 测量间隔水平
定义和特征：
除了有意义的顺序之外，通过在测量点和值之间具有相等的间隔，间隔数据超越了有序数据。由于该水平缺乏真正的零点，因此即使可以计算值之间的差异，幅度之比也是不合逻辑的。 间隔测量在需要精确量化的领域很常见，例如温度和日期。
区间数据示例：
-
华氏温度（其中 0 并不意味着没有温度）
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年份日期（2000 年、2001 年、2002 年等）
-
智商分数
研究人员可以对区间数据使用更多种类的统计方法，例如项目的加法和减法（例如，获得平均分数）。然而，由于缺乏绝对零，涉及乘法或除法的运算（例如计算比率）是无效的。
4. 比率测量水平
定义和特征：
最先进、最精密的测量水平是用比率数据来表示的，它具有绝对的零点、相等的间隔和有意义的顺序。这使得执行所有数学运算成为可能，包括有关比率的有意义的陈述。
比率数据示例：
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重量（例如公斤、磅）
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距离（例如米、英里）
-
完成某项任务所花费的时间（例如，小时）
比率数据 支持所有统计测量，包括几何平均值和变异系数，使其适合广泛的科学分析。
测量级别的重要性
测量的水平会影响可以使用的统计方法，并对从数据中获得的见解产生重大影响。规划对于任何研究设计都至关重要，因为它允许人们通过为每个变量选择正确的测量水平来进行有效且可靠的分析。
四个测量级别（名义、序数、间隔和比率）提供不同程度的精度和数据类型。对于那些参与收集、评估或解释统计数据的人来说，理解这些水平至关重要。通过为每个变量选择正确的水平，研究人员可以确保他们的统计测试和从中得出的结论既准确又有意义，为稳健和富有洞察力的研究结果铺平了道路。
