并非所有数据都是平等创建的。根据不同的标准对数据集进行分类是很有帮助的。有些是定量的,有些是定性的。有些数据集是连续的,有些是离散的。
另一种分离数据的方法是将数据分为四个测量级别:标称、顺序、间隔和比率。不同的测量水平需要不同的统计技术。我们将研究这些测量级别中的每一个。
标称测量水平是表征数据的四种方法中最低的。名义上的意思是“名义上的”,这应该有助于记住这个级别是关于什么的。标称数据处理名称、类别或标签。
名义水平的数据是定性的。眼睛的颜色,对调查的回答是或否,以及最喜欢的早餐麦片都与测量的标称水平有关。甚至一些与数字相关联的东西,例如足球球衣背面的数字,也是象征性的,因为它用于“命名”球场上的单个球员。
这一级别的数据不能以有意义的方式排序,计算均值和标准差之类的东西也没有意义。
下一个级别称为顺序级别的度量。可以对该级别的数据进行排序,但不能获取数据之间有意义的差异。
在这里,你应该想一想十大最适合居住的城市。这十个城市的数据从一到十排列,但城市之间的差异没有多大意义。仅仅看排名是没有办法知道1号城市的生活比2号城市好多少的。
另一个例子是字母等级。你可以把东西排列成A比B高,但是如果没有任何其他信息,就无法知道A比B好多少。
与标称水平一样,顺序水平的数据不应用于计算。
度量的间隔级别处理可以排序的数据,并且数据之间的差异确实有意义。此级别的数据没有起点。
温度的华氏度和摄氏度都是测量间隔级别的数据示例。你可以说30度比90度小60度,所以差异是有意义的。然而,0度(两个刻度)的低温并不代表完全没有温度。
间隔级别的数据可用于计算。然而,这一级别的数据确实缺少一种类型的比较。尽管3 x 30=90,但说90摄氏度是30摄氏度的三倍是不正确的。
第四个也是最高级别的度量是比率级别。比率级别的数据除了零值外,还具有区间级别的所有特征。由于零的存在,现在比较测量的比率是有意义的。“四次”和“两次”等短语在比率层面上是有意义的。
在任何测量系统中,距离都会给我们提供比率级别的数据。像0英尺这样的测量是有意义的,因为它不代表长度。此外,2英尺的长度是1英尺的两倍。因此,可以在数据之间形成比率。
在衡量比率的层面上,不仅可以计算和与差,还可以计算比率。一个测量值可以除以任何非零测量值,结果将是一个有意义的数字。
有了一份社会保障数字清单,就可以对其进行各种计算,但这些计算都没有给出任何有意义的结果。一个社会保险号码除以另一个是多少?这完全是浪费你的时间,因为社会保障数字只是名义上的衡量标准。
当你得到一些数据时,在计算之前先考虑一下。您正在使用的度量级别将决定它的意义。
...,每个Yt条目都需要关联X条目,反之亦然。单元格E20-E23中的Xt没有相关的Yt条目,因此您不会使用它们。相反,您将只使用单元格G24-G242中的Yt数据和单元格E24-E242中的Xt数据。接下来,计算回归系数(b1和b2)。在继续之前,请将...
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