执行数据采集分析时 关键是要理解你所处理数据的性质
数据集内有不同的变量-这些变量可记录到不同精度即所谓的测量层次
有四大测量层次标语,Ordinal语言,区间并比率.指南中,我们将确切解释数据与统计领域层次测量(也称类型或尺度测量)的含义何在-以及它为何重要提供四类测量实例
或想获取数据集 试一下vwin德赢娱乐官网免费数据解析短程开始
下面是我们将覆盖
开始吧
开工数据和统计测量层次何在?
度量级指变量测量的精度收集资料时收集不同类型的资料,视你希望调查或发现什么而定。
举例说,如果你想分析人们在东京的消费习惯,你可能会向500人发送调查,询问他们的收入、确切位置、年龄和花在各种产品和服务上多少钱以上变量:数据可测量并记录,其值因个人而异
当我们谈论测值层次时, 我们谈的是如何测量每个变量的, 并讲分配到每个变量值的数学性质转而由它决定可进行哪类分析
假设你想搜集数据 人民收入多级测量可用于此变量可请求人们提供精确图或请求他们从各种范围选择答案-例如:
- 10-19k
- 20-29
- 30-39k
可要求他们简单分类收入为高值、中值或低值
可见这些层次的精度变化如果您询问参与者精确数字,您可以计算整个数据集中收入变化幅度(例如)。
但如果你只有高值、中值和低值分类,你看不出参赛者与参赛者相比所得的准确值也没有概念计算高值和低值-这些分类没有数值值结果是后一计量水平不那么精确。
水平测量为何重要
层次测量很重要,因为它决定了统计分析类型。并影响洞察力的本质和深度 从数据中提取
某些统计测试只有在使用更精确度量时才能进行, 因此必须提前规划你如何收集测量数据
3级四级测量是什么名词、例数、区间和比尺度解释
有四种测量类型(或尺度)需要了解:标语,Ordinal语言,区间并比率.
每一种尺度都以前一种尺度为基础,意味着每一种尺度不仅与前一种尺度“触摸同盒”,而且还增加另一种精度水平。
转遍每一端 让你知道它们是什么 和它们互动方式
名词化
上头标称尺度简单分类变量质量标签标签和分组没有顺序或层次划分,也没有表示数值值
举例说,变量“毛色”可按浅度测量如下类别:金发、棕色头发、灰色头发等
可多学完整标识数据指南.
Ordinal语言
上头ordinal尺度并分类变量标签分组,这些类别有顺序或层次
例例中,您可测量矩形尺度变量“收入”如下:
- 低收入
- 中等收入
- 高收入
另一实例可以是教育水平分类如下:
- 中学
- 硕士学位
- 博士学位
这些都是定性标签(与标称标度相同),但你可以看到它们遵循层次顺序
学习更多引导正则数据.
区间
上头区间尺度是一个数值尺度,标签和排序变量,在每个值间有已知平均间距
区间数据常用例子法赫里叶特温度,法赫里叶特10至20度差同法赫里叶特50至60度差完全相同
多查点区间数据全向导.
比率
上头比率尺度完全和区间尺度相同,并有一个密钥差:比尺度有所谓的“正零”。
比率数据的一个良好实例是以公斤计重重零重物真正重一文不值-比温度(区间数据)高-零度值不表示无温度-简单表示极冷
你会发现我们已经造全向导比数据下潜深度
4级另一种思维方式测量层次
另一种思考层次的方法就是从量测关系分配给给定变量值.
使用标称标度, 值之间没有任何关系发型类别间没有关系 黄发类和黑发类比率尺度则非常讲解变量值之间的关系
举例说,如果变量为“客户数”(即比数据),你就会知道四客值比二客值翻倍正因如此,你可以得到更精确和精确理解数学值之间的关系
从这个意义上讲四级测量隐含层次.模值和正则数据分析往往不敏感,而区间和比标度则更复杂统计分析牢记这一点,通常最好使用区间比数据
5级级测量:FAQ
4级测量是什么
4级测量,又称测量尺度,为标定值、区间和比水平用于分类描述基于特征和属性的数据
统计计量层次
层次测量,又称尺度测量,指数据分类过程基于数据特征和属性统计学中很重要 因为它帮助确定适当的统计方法 测试可用于分析数据
年龄区间或比
年龄通常被视为按比率尺度测量这是因为年龄为零点,表示零值表示没有年龄此外,还可能执行数学运算,如加法减法乘法分法
性别标称或ordinal
性别通常被视为标度尺度这是因为性别绝对变量没有固有顺序或排名无法执行数学运算性别值
5级密钥外送
数据测量四级分析文章中,我们学习了不同层次测量的差分 并引入了可应用到每种层次的不同描述性统计分析
if you're looking 继续职业生涯vwin德赢娱乐官网,或甚至是统计学中标注的, 基本知识类型测量将支持你 良好代位
如果你喜欢学习不同层次的测量,为什么不取vwin德赢娱乐官网即时介绍数据解析 5天免费短课?
同时,继续发扬知识使用这些指南