序数数据与区间数据
序数和区间是数据的类型。这些实际上是表示和分类信息的不同方法。这两种类型的数据都很重要，因为它们提供了用户信息，可以使用统计数据来衡量不同的方面。如果您从事研究，您经常需要这两种类型的数据，这意味着您需要了解这两种数据类型之间的差异。
序数数据
序数数据是指在一个刻度上排列的数据。例如，可以有一个变量X，它与受试者接受特殊饮食的天数有关，变量Y可以衡量这些个体在种族中的排名。在这样的数据中，可以关联变量X对变量Y的影响。
区间数据
有一个有意义的连续测量尺度，数据也处于区间水平。在这里，比例尺上数值之间的相等差异对应于天平打算测量的物理量之间的实际差异。例如，收集不同个体的身高测量值。可以有把握地说，身高1.8米的人和身高1.7米的人的身高差，与身高1.9米的人和身高1.8米的人的身高差是一样的。
间隔排列的数据可以按等级排列。这意味着区间数据可以转换成序数数据。然而，对于序数数据却不能这么说，因为它不能转换成区间数据。然而，区间级数据揭示的不仅仅是序数级数据。
顺序数据基于排名。例如，在100米赛跑中，获胜者可能需要11秒，第二名11.5秒，第三名12.5秒。由于不同等级之间的时间间隔不是固定的，所以你只知道不同个体的等级。顾名思义，区间数据是基于一个连续的尺度。在温标上，有50度和51度等值。你知道差别只有1度。
序数数据与区间数据的区别
