教你区分定类、定序、定距、定比变量
测量：定类、定序、定距、定比研究方法02
测量：定类、定序、定距、定比研究方法02测量（measurement）是指根据一定的法则，将某种物体或现象所具有的属性或特征用数字或符号表示出来的过程，主要作用是确定一个特定分析单位的特定属性的类别或水平。
在社会研究中，变量按照取值的性质可以分为定类变量、定序变量、定距变量、定比变量。
定类变量称为定性变量，后三个变量称为定量变量。
变量的解释和运用离不开测量，不同的变量需要相应的测量尺度。
史蒂文斯于1951年创立了测量尺度分类法，将测量尺度分为定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。
定类尺度定类尺度（nominal scale），也称为类别尺度、定名尺度，是用于测量定类变量的尺度，是测量尺度中最低的一种。
定类尺度在本质上是一种分类体系，即把研究对象的不同属性或特征加以区分，标以不同的名称或符号，确定其类别。
定类尺度所分的类别必须兼具穷尽性和互斥性，即既要相互排斥，互不交叉重叠，又包罗各种可能的情况。
所测量的每一个对象，都会在分类体系中占据一个类别，并且只占据一个类别。
性别、种族、职业、宗教、籍贯、婚姻状况等是典型的定类尺度。
定类尺度的数学特征是“等于”或“不等于”。
测量给出的数字仅仅是识别调查对象或对调查对象进行分类的标签或编码，不具备任何数学特性，也不能说明其本质特征。
定类尺度具有对称性和传递性。
对称性，即如果甲与乙同类，则乙也一定与甲同类；如果甲与乙不同类，则乙也一定不会与甲同类。
传递性，如果甲与乙同类，乙与丙同类，则甲与丙一定也同类。
对于任何一门学科来说，分类都是基础。
其他几种层次的测量，也都把分类作为其最低限度的操作，都包含着定类尺度的分类功能。
在社会现象的测量中，大量的变量都是定类变量，分类是最基本的目标和最经常的操作。
定类尺度可分为标记和类别两种①标记标记可作为一个识别的记号。
数字当用作标记时，不表示数量的多少，也不能做加减乘除运算。
例如，体育运动中用号码区分运动员：3号球员、6号球员、9号球员……但不能说9号球员＞6号球员、3号球员+6号球员=9号球员或者9号球员x3号球员=18号球员。
单变量的统计描述
定距变量制表需要考虑的问题
1、组数 组数太少会掩盖变量变动时频次的变化，组数太多，会使每组内频次过少， 看不出明显的规律。一般根据理论和经验进行分组。
2、等距分组与非等距分组 一般情况下采用等距分组，但研究一些特殊问题，如贫困问题，需要对低收 入分得细一些。 3、组限（class limits）就是每组的范围，包括上限和下限。对于离散型变量一 般采取相邻组限不重叠的原则，而对于连续型变量，可能出现相邻组限重叠 的情况，这时采取的原则就是“上组限不在内”原则。 4、分组步骤 第一，搜集数据; 第二，在数据中找出最大值L， 最小值S及极差值R; 第三，把数据分组，如K组; 第四，计算组距h; 第五，计算组中值 。
使用面积均值 标准差 变异系数
租用公房户
34.99
14.44
0.413
原有私房户
41.27
27.03
0.658
房改中获得私 房户
48.06
22.15
0.461
单变量统计描述与SPSS统计软件
１、频数分析
分析步骤： （１）单击Analysis菜单，选择Descriptive statistics中的Frequencies选择项，打开相 应的对话框。在左侧的源变量框中选择一个或多个变量，单击向右箭头按钮，使其进 入Variable框中； （２）根据需要选择相应的选择项 Display Frequency Table选择此项将显示频数分布表。 选择Statistics，打开统计量选择对话框。在对话框中选择输出统计量。可选择的 统计量分四组，每组中的统计量可以同时选择。
定义组限，并赋予一个新值。
三、二变量的统计描述
1, 交叉分组与列联表 交叉分组下的频数、频率分析的主要任务有 两个： 第一、根据搜集到的样本数据产生表2、表3 的二维交叉列联表； 第二，在交叉列联表的基础上，分析和比较 两两变量之间是否具有独立性或相关性。
数据的测量层次
数据的测量层次1951年史蒂⽂斯创⽴了被⼴泛采⽤的测量层次分类法，即定类、定序、定距和定⽐测量。
1.定类测量（nominal measurement)也称为类别测量或定名测量，它是测量层次中最低的⼀种。
定类测量在本质上是⼀种分类体系，即将研究对象的不同属性或特征加以区分，标以不同的名称或符号，确定其类别。
其测量的数学特征主要是等于与不等于（属于与不属于）。
在社会研究中，对诸如⼈们的性别（男、⼥）、职业（⼯⼈、教师、农民等）、婚姻状况（已婚、未婚、离异）、宗教信仰等特征的测量。
由于定类测量实质上是⼀种分类体系，因⽽必须注意所分的类别既要具有穷尽性，⼜要具有互斥性。
即所分的类别既要相互排斥，互不交叉重叠，⼜对各种可能的情况包罗⽆遗。
定类测量具有对称性和传递性。
2.定序测量（ordinal measurement）也称为等级测量或顺序测量。
定序测量的取值可以按照某种逻辑顺序将研究对象排列出⾼低和⼤⼩，确定其等级及次序。
或者说定序测量可以按照某种特征或标准将对象区分为强度、程度或等级不同的序列。
例如，测量⽂化程度（⽂盲、半⽂盲、⼩学、初中……）在社会学研究中，可以⽤定序测量对⼈们的社会地位、⽣活⽔平、住房条件、⼯作能⼒等特征进⾏类似的等级排列。
定序测量不仅像定类测量⼀样，将不同的事物区分为不同的类别，⽽且还能反映事物或现象在⾼低、⼤⼩、先后、强弱等序列上的差异。
它的数字特征是⼤于或⼩于。
在实践中，为了统计的需要常将不同的等级转化为数字“1、2、3……”，这些数字并⾮真正意义上的数字，只是表⽰⼤⼩的符号。
3.定距测量（interval measurement）也称为等距测量或区间测量，它不仅能够将社会现象或事物区分为不同的类别、等级，⽽且可以确定它们相互之间不同等级的间隔距离和数量差别。
例如，测量温度、智商就是这样的例⼦。
在定距测量中，我们不仅可以说明哪⼀类别的等级较⾼，⽽且还能说明⾼出多少单位，也就是定距测量的结果之间可以进⾏加减运算。
定类、定序、定距、定比数据的区分
定类、定序、定距、定比数据的区分〔一〕定类尺度*~4Dc SY 又称类别尺度，按事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
〔只能测度事物之间的类别差，其他差异无法得知〕例：按照性别将人口分为男、女两类，按肤色分为白种人、黄种人、棕种人、黑种人四类，按洲别分为亚洲人、欧洲人、美洲人、非洲人、澳洲人五类。
〔二〕定序尺度又称顺序尺度，是对事物之间等级差异和顺序差异的一种测度。
它不仅可以测度类别差，还可以测度次序差。
〔不能测量类别之间的准确差值，只能比拟大小，不能进行加、减、乘、除数学运算〕例：人可以根据年龄分为幼年、少年、青年、中年、壮年、老年等类。
满意程度可分为非常满意、比拟满意、没有不满、不满意、很不满意几类。
IYD 7MD KDy〔j〔三〕定距尺度#j h~7y/y;A又称间隔尺度，是对事物类别或次序之间距离的测度。
该尺度通常使用自然或物理单位作为计量尺度。
例：30° C 和20 C之间相差10°C, -30 ° C和-20 °C之间也是相差10C。
再比方，1等星比2等星亮10倍，0等星比1等星亮10倍，-1 等星又比0等星亮10倍。
定距数据可以进行加、减运算，不能进行乘、除运算。
其原因为定距尺度中没有绝对零点〔定距尺度中的“ 0〞是作为比拟的标准，不表示没有〕。
〔四〕定比尺度又称比率尺度，由于定比尺度有绝对零点〔定比尺度中的“0〞表示没有，或者是理论上的极限〕。
因此，不仅可以进行加减运算，还可以进行乘除运算。
例如，绝对温度300K〔27C 〕时理想气体的体积273K〔0C〕时的1.1 倍，温度比也是1.1 倍，那么绝对温度和体积都是定比尺度。
一般来说，定比尺度的数据不可能取负值。
一般也不会取零值，因为要么就是不存在了，要么就是极限情况。
如，绝对零度只能无限接近，不可能完全到达。
如果一个物体的体积为零，那么它要么不存在，要么是数学中的抽象概念，比方，几何中的点、线、面的体积都为零。
定类,定序,定距
（一）定类尺度*~4Dc SY又称类别尺度，按事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
（只能测度事物之间的类别差，其他差别无法得知）例：按照性别将人口分为男、女两类，按肤色分为白种人、黄种人、棕种人、黑种人四类，按洲别分为亚洲人、欧洲人、美洲人、非洲人、澳洲人五类。
（二）定序尺度又称顺序尺度，是对事物之间等级差别和顺序差别的一种测度。
它不仅可以测度类别差，还可以测度次序差。
（不能测量类别之间的准确差值，只能比较大小，不能进行加、减、乘、除数学运算）例：人可以根据年龄分为幼年、少年、青年、中年、壮年、老年等类。
满意程度可分为非常满意、比较满意、没有不满、不满意、很不满意几类。
IYD 7MD KDy(j（三）定距尺度#j h~7y/y;A又称间隔尺度，是对事物类别或次序之间距离的测度。
该尺度通常使用自然或物理单位作为计量尺度。
例：30°C和20℃之间相差10℃，-30°C和-20℃之间也是相差10℃。
再比如，1等星比2等星亮10倍，0等星比1等星亮10倍，-1等星又比0等星亮10倍。
定距数据可以进行加、减运算，不能进行乘、除运算。
其原因为定距尺度中没有绝对零点（定距尺度中的“0”是作为比较的标准，不表示没有）。
（四）定比尺度又称比率尺度，由于定比尺度有绝对零点（定比尺度中的“0”表示没有，或者是理论上的极限）。
因此，不仅可以进行加减运算，还可以进行乘除运算。
例如，绝对温度300K(27℃)时理想气体的体积273K(0℃)时的1.1倍，温度比也是1.1倍，则绝对温度和体积都是定比尺度。
一般来说，定比尺度的数据不可能取负值。
一般也不会取零值，因为要么就是不存在了，要么就是极限情况。
如，绝对零度只能无限接近，不可能完全达到。
如果一个物体的体积为零，那么它要么不存在，要么是数学中的抽象概念，比如，几何中的点、线、面的体积都为零。
而一个人的年龄为0时呢？作为社会学意义上的人，可以认为它是极限（开始）；作为生物学上的人，则是定距尺度的。
定序变量 定距变量 定比变量 定类变量
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
定名定序定距定比
定名定序定距定比
"定名定序定距定比"是一种经济学原理，也常被用于市场研究和调查中。
- 定名（Nominal Scaling）：指通过命名或标签将事物分类，而不考虑它们之间的数值差异。
例如，将产品评级为优秀、良好、一般、差等级。
- 定序（Ordinal Scaling）：是在定名的基础上增加了顺序或排序，用于比较不同变量之间的差异，但不能衡量真实的数值差异。
例如，将产品评级为1星、2星、3星、4星、5星，表示不同级别的满意程度。
- 定距（Interval Scaling）：在定序的基础上引入了具有固定距离的数值，可以衡量变量之间的差异。
但它没有真实的零点，只是表示不同数值之间的等距差异。
例如，气温的摄氏度或华氏度。
- 定比（Ratio Scaling）：是在定距的基础上引入了真实的零点，可以进行比例比较和计算。
例如，身高、体重等具有真实零点的变量。
这种定名、定序、定距和定比的划分方式，帮助研究者在数据收集和分析过程中更好地理解和解释不同变量之间的关系和差异，有助于制定合理的研究设计和分析方法。
它们在市场调研、社会调查、心理学实验等领域具有重要的应用。
数据类型
机器学习中数据一般分为四种，分别为标称型数据（Nominal），排序型数据（Ordinal），间隔型数据（Interval）和比率型数据（Ratio），分别对应定类，定序，定距和定比。
一、标称型数据（Nominal）
互斥，无序但是有类别。
变量的不同取值仅仅代表不同类的事物，这样的变量称为定类变量。
比如：性别，肤色就是定类变量，对于这种变量来说，加减乘除的运算时没有意义的。
二、排序型数据（Ordinal）
有顺序，有类别，但是无运算意义。
变量的值不仅可以代表事物的类别，还可以表示事物的某种特性的顺序或大小，这样的变量叫做定序变量。
比如文化程度：小学，中学，高中，大学等，这些数据可以排序，也有一定的实际意义，但是运算没有意义。
三、间隔型数据（Interval）
本质是数据之间的间隔，变量之间的值可以比较大小，差值有实际意义，此类变量可以成为定距变量。
比如年龄，月平均收入等，都是定距变量。
四、比率型数据（Ratio）
0点有明确的定义，比如质量，高度。
定比变量和定距变量在市场调查中一般不加以区分，二者区别在于，定距变量为0时不表示没有，只是值为0，定比变量为0时表示没有。
社会统计学知识(2020.05.29)
社会统计学知识1.定类变量：当变量值的含义仅表示个体的不同类别，而不能说明个体的大小、程度等其他特征时，这种变量称为定类变量。
P72.定序变量：当变量值的含义不仅表示个体的不同类别，还可以区分个体之间的大小、程度等序次差异时，这种变量称为定序变量。
P83.定距变量：当变量值不仅可以将个体区分为不同类别并进行排序，而且可以确定不同类别之间的数量差别和间隔差距时，这种变量称为定距变量。
P84.定比变量：当变量除了具有定类、定序、定距这三种变量的全部特征外，还可以计算两个变量之间的比值时，这样的变量称为定比变量。
P95.离散变量：如果一个变量的变量值是间断的，可以一一列举的，这种变量称为离散变量。
6.连续变量：如果一个变量的变量值是连续不断的，即可以取无限多个数值，这种变量称为连续变量。
P107.自变量：把能引起其他变量变化的变量，称为自变量。
P108.因变量：把由其他变量的变化而导致自身发生变化的变量称为因变量。
P109.总体：是指构成它的所有个体的集合，P1110.个体：是指构成总体的最基本单位。
P1111.样本：是指从总体中按照一定方法抽取的一部分个体的集合。
P1112.抽样单位：是指一次直接的抽样所使用的基本单位。
P1113.抽样框：是指一次直接抽样时样本中所有抽样单位的名单。
P1114.普查：是指对总体中所有的个体进行的一次全面调查。
P1215.抽样调查：是指从总体中按照一定方法抽取的一部分个体组成一个样本进行调查的方式，再根据调查结果推断总体特征。
16.归纳法：是从特殊到一般，也就是从一组具体的观察结果推导出一般性的规律或法则；17.演绎法：是从一般到特殊，也就是研究者从想要检验的一般性理论开始，然后去观察、收集资料，通过这些资料来检验这个理论。
18.组距：各组上限值与下限值的差。
P4519.频数：就是某个类别或某个小组中的数据个数，也叫次数。
P4920.频率：就是一个样本中某一类别或某一小组中数据个数占总数据个数的比重。
教你区分定类、定序、定距、定比变量
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
教你区分定类、定序、定距、定比变量
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
定类变量定序变量定距变量定比变量
定类变量定序变量定距变量定比变量不同类型的数据在统计学分析中具有不同的意义和应用，因此对于数据的分类十分重要。
在数据分析中，我们通常将数据分为四类：定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。
下面我们将分步骤阐述这四类变量的定义和特点。
1. 定类变量定类变量是指具有明确分类的变量，如性别、种族、学历等。
这些变量通常是非数值型的，但是它们的分类是互不相交的。
在定类变量中，没有数值大小之分，因此无法进行类似于加减、乘除等算数运算，只能通过比较两个分类的变量是否相同来进行统计分析。
2. 定序变量定序变量是指具有明确分类的变量，但是各个分类之间存在一定的顺序关系。
如考试成绩的优、良、中、差、不及格等级别。
定序变量的分类具有一定的大小等级之分，但是这些等级之间的差距是不确定的，因此也不能进行精确的度量。
3. 定距变量定距变量是指具有明确分类的变量，各个分类之间的差距是确定的，如体重、年龄、温度等。
定距变量可以进行准确的加减运算，但是无法进行乘除运算。
此外，在定距变量中，0点通常是一个意义明确的点，如摄氏度的0点是冰点。
4. 定比变量定比变量是指具有明确分类的变量，各个分类之间的差距是确定的，同时存在一个绝对0点。
如长度、质量、时间等都属于定比变量。
定比变量可以进行准确的加减、乘除等算数运算。
这四类变量在数据分析中的应用非常广泛。
根据变量类型的不同，我们需要采取不同的分析方法。
例如，在分析定类变量时，我们通常使用频数分布表或条形图，而在分析定比变量时，我们更多地使用均值、方差等统计量。
综上所述，对于不同类型的数据，我们需要采取不同的分析方法，才能够准确地得出结论。
了解数据的类型，有助于我们更加深入地理解数据，从而做出更加准确的分析。
定类，定序，定距，定比
定类，定序，定距，定⽐
在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定⽐变量。
1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表⽰个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是⼀种标志，没有序次关系。
例如， ”性别“，”男“编码为1，”⼥“编码为2。
2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，⽤数字表⽰个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。
例如，“受教育程度”，⽂盲半⽂盲=1，⼩学=2，初中=3，⾼中=4，⼤学=5，硕⼠研究⽣=6，博⼠及其以上=7。
3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。
例如，温度。
4.定⽐变量（Ratio）:数据的最⾼级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职⼯⼈数，⾝⾼。
定类变量定序变量定距变量定比变量
定类变量定序变量定距变量定比变量
定类变量、定序变量、定距变量、定比变量是统计学中常用的四种变量类型。
它们在数据分析中有着不同的应用和意义。
定类变量是指具有明确类别的变量，例如性别、民族、职业等。
这种变量通常用于描述人口统计学特征或分类问题。
在数据分析中，我们可以使用频数表或条形图等方式来展示定类变量的分布情况。
定序变量是指具有顺序关系的变量，例如学历、收入等。
这种变量通常用于描述人群的特征或比较不同群体之间的差异。
在数据分析中，我们可以使用频数表、条形图或箱线图等方式来展示定序变量的分布情况和差异。
定距变量是指具有等距关系的变量，例如温度、时间等。
这种变量通常用于描述连续性的数据或时间序列数据。
在数据分析中，我们可以使用直方图、密度图或折线图等方式来展示定距变量的分布情况和趋势。
定比变量是指具有等比关系的变量，例如身高、体重等。
这种变量通常用于描述数量性的数据或比较不同群体之间的差异。
在数据分析中，我们可以使用频数表、直方图或箱线图等方式来展示定比变量的分布情况和差异。
在实际数据分析中，我们需要根据变量的类型选择合适的统计方法和可视化方式。
同时，我们也需要注意变量之间的关系和相互影响，
以便更好地理解数据和做出正确的决策。
统计 尺度 定类尺度 定比尺度
统计尺度定类尺度定比尺度
统计尺度是指用于描述和度量数据的标准化方法。
根据测量属性的性质，统计尺度可以分为四种类型：定量尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
定量尺度指的是可测量、可数的属性，其数值代表了属性的数量或程度。
常见的定量尺度包括身高、体重、年龄等。
定序尺度指的是可排序的属性，但不能准确衡量程度或数量。
例如，星级评分、教育程度等。
定距尺度指的是可以衡量属性之间的差异和相似程度，其中零点是确定的但不代表缺乏该属性。
例如，温度尺度、时间等。
定比尺度是最完整和精确的尺度，其数值代表了属性的数量和比例。
例如，体积、长度、质量等。
在统计分析中，选择合适的尺度是非常重要的。
不同的尺度类型有不同的分析方法和解释。
因此，在数据收集和分析过程中，应根据研究目的和数据属性选择合适的统计尺度。
- 1 -。
定名定序定距定比适用的统计方法
定名定序定距定比适用的统计方法在统计学中，有许多方法可用于数据分析和推断。
其中一些方法适用于不同类型的数据和研究设计。
本文将重点介绍四种常用的统计方法，即定名方法、定序方法、定距方法和定比方法，并分别探讨其适用范围和具体应用。
定名方法是一种描述性统计方法，适用于对分类数据进行分析和总结。
分类数据是指具有互斥、无序和不可转化的属性。
在定名方法中，可以计算频数、频率、众数和构建分类型的图表。
这些统计量和图表可以帮助我们了解不同类别的分布情况，以及不同类别之间的关系。
常见的定名方法包括：频数分布表、条形图、饼图等。
例如，我们可以使用饼图来比较男性和女性的比例，以了解不同性别的分布情况。
定序方法是一种用于有序数据分析的统计方法。
有序数据是指具有固定顺序但无固定间隔的数据。
定序方法可以计算中位数、百分位数、累积频率和构建有序数据的图表。
这些统计量和图表可以帮助我们判断数据的中心趋势和变异程度。
常见的定序方法包括：中位数、箱线图、蜡烛图等。
例如，我们可以使用箱线图来比较不同学历水平的工资分布情况。
定距方法是一种用于连续数据分析的统计方法。
连续数据是指具有固定间隔但无固定比例的数据。
定距方法可以计算算术平均数、标准差、相关系数等统计量，并可构建连续数据的直方图、正态图等。
这些统计量和图表可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和相关性。
常见的定距方法包括：均值、标准差、相关系数等。
例如，我们可以使用正态图来判断某个连续变量是否符合正态分布。
定比方法是一种用于比率和比例数据分析的统计方法。
比率和比例数据是指具有固定比率的数据，可以进行数学运算。
定比方法可以计算几何平均数、比例差异、相关比例等统计量，并可构建比率和比例数据的直方图、散点图等。
这些统计量和图表可以帮助我们判断比例数据的集中程度、差异和相关性。
常见的定比方法包括：几何平均数、比例差异、相关比例等。
例如，我们可以使用散点图来比较广告投入和销售额之间的关系。
定名定序定距定比
定名定序定距定比一、任务概述在各个领域，无论是科学研究、工程设计还是市场营销，都需要对事物进行分类和排序。
而定名定序定距定比，就是一种常用的分类和排序方法。
通过给事物进行命名、排序、划定距离和比较大小，可以更好地理解和分析事物的特征和关系。
二、定名定名是对事物进行命名的过程，通过给事物起一个独特的名称，可以快速识别和区分不同的事物。
定名需要遵循一定的规则和原则，确保名称的准确性和一致性。
1. 定名原则•简洁明了：名称要简洁明了，能够准确描述事物的特征和属性。
•独特性：名称要具有独特性，避免与其他事物混淆。
•可读性：名称要容易被人理解和记忆。
•一致性：在同一领域或同一系统中，名称要保持一致，避免混乱和歧义。
2. 定名方法•直接描述法：直接使用事物的特征或属性作为名称，如红色苹果、高山大米等。
•情感词法：使用情感词语来命名，通过情感词语传递对事物的感受和评价，如快乐餐厅、幸福花园等。
•缩略词法：使用事物名称的首字母或缩写形式来命名，如NASA（美国国家航空航天局）、IBM（国际商业机器公司）等。
•古典命名法：使用古典文化中的词语或人名来命名，具有一定的文化内涵，如雅典学院、牛顿定律等。
三、定序定序是对事物进行排序的过程，通过确定事物的顺序，可以展示事物之间的关系和优先级。
定序可以采用不同的方法和标准，根据具体需求选择最合适的排序方式。
1. 定序方法•数字排序法：按照事物的数量大小进行排序，如人口排名、销售额排名等。
•字母排序法：按照事物名称的字母顺序进行排序，如字典排序。
•时间排序法：按照事物发生的时间先后进行排序，如历史事件排序、时间线排序等。
•重要性排序法：按照事物的重要性或优先级进行排序，如任务优先级排序、项目重要性排序等。
2. 定序标准•单一标准：根据一个特定的指标或属性进行排序，如按照销售额进行排序。
•多重标准：根据多个指标或属性进行排序，通过权重或优先级来确定事物的排序，如综合评价指标排序。
定距变量分组的步骤
定距变量分组的步骤从宏观上看，数据类型可以分为定性和定量。
定性:变量是质量特征，比如一辆车的牌子，宝马，奔驰，只是为了区分定量:变量是数值，是可以量化的，比如身高体重等。
量化可分为离散型和连续型。
•分散一般是计数的结果，比如硬币抛五次的次数。
•连续一般是一个测量结果，比如手掌长度的测量。
从统计分析来看，有四种类型的数据:分类、排序、距离和比率。
这四种类型由低到高依次递进。
高级类型可以通过低级分析方法进行分析，但反之则不成立。
1、定类变量Norminal Data 【可以分类（ = 和≠ ），但不能排序】类的作用是为数据定义一个类别。
这种数据类型可以区分所研究的对象。
例如，将性别分为两类2、定序变量 Ordinal Data：【可以分类（ = 和≠ ），可以排序（> 和 <），但不能（+ 和 - ）】排序变量的值既可以表示事物的分类，也可以表示事物按照一定特征的排序。
而排序变量的值之间没有确切的区间，只能按其顺序排列，不能反映孰大孰小的数量或距离。
例如，教育水平可分为大学、高中、初中、小学和文盲3、定距变量 Interval Data ：【可以分类（ = 和≠ ），可以排序（> 和 <），可以（+ 和 - ），但不能（× 和÷）】注意：定距变量没有绝对零点距离变量的值是可以比较的，两个值的差异有实际意义。
但是乘法是没有意义的。
但是加法和减法是可行的。
例如华氏温度：10，20，30，华氏度40不是20的两倍热4、定比变量 Ratio Data ：【可以分类（ = 和≠ ），可以排序（> 和 <），可以（+ 和 - ），可以（× 和÷）】注意：定比变量有绝对零点定比变量除了具有定距变量的特性外，还具有一个真正的零点，因而它具有乘与除（×、÷）的数学特质。
如A的体重是60kg，而B的体重是30kg，可以算出前者是后者的两倍重，因为其零点是绝对的。
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定类变量定序变量定距变量定比变量
定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变
量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
甲区与丙区相差3 3％，丙区与丁区相差15％。
这也是一个定距变量。
定距变量各类别之间的距离，只能用加减而不能用乘除或倍数的形式来说明它们之间的关系。
定比变量也是区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
定比变量除了具有定距变量的特性外，还具有一个真正的零点，因而它具有乘与除（×、÷）的数学特质。
例如年龄和收入这两个变量，固然是定距变量，同时又是定比变量，因为其零点是绝对的，可以作乘除的运算。
如A月收入是60元，而B是30元，我们可以算出前者是后者的两倍。
智力商数这个变量是定距变量，但不是定比变量，因为其0分只具有相对的意义，不是绝对的或固定的，不能说某人的智商
是0分就是没有智力；同时，由于其零点是不固定的，即使A是14 0分而B是70分，我们也不能说前者的智力是后者的两倍，只能说两者相差70分。
因为0值是不固定的，如果将其向上移高20分，则A的智商变为120分而B变成50分，两者的相差仍是70分，但A却是B的2.4倍，而不是原先的两倍了。
摄氏温度这一变量也如此。
定比变量是最高测量层次的变量。