数据分析中量表用于对变量进行分类和量化

在数据分析中量表的作用是对变量进行分类和量化的作用，今天CPDA数据分析师讲述的关于统计分析中常用的四个度量标准：名义，有序，间隔和比率标准。

量表的性质是什么

在数据分析中每个度量标准都满足以下一个或多个测量属性。

1、数据的身份：测量标尺上的每个值都有独特的含义。

2、数据的幅度：测量标度上的值彼此之间有序关系。也就是说，某些值较大而有些较小。

3、数据之间的等间隔：比例尺上的比例单位彼此相等。例如，这意味着1与2之间的差等于19与20之间的差。

4、小值为零：标尺具有真实的零点，在该点以下不存在任何值。

数据分析中的标称量表

我们再做数据分析时测量的标称比例仅满足测量的标识属性，分配给变量的值代表描述性类别，但没有关于大小的固有数值。

性别是按名义规模衡量的变量的示例。可以将个人分为“男性”或“女性”，但任何一个值都不代表另一个或多或少的“性别”。宗教和政治派别是通常以名义规模衡量的变量的其他示例。

数据分析中什么叫做序数量表

序数尺度具有同一性和大小的性质。序数刻度上的每个值都有的含义，并且与刻度上的每个其他值都具有有序关系。

运行中的序数比例的一个示例是赛马的结果，报告为“获胜”，“位置”和“表演”。我们知道马匹完成比赛的排名顺序。获胜的马匹领先于所放置的马匹，而所放置的马匹领先于所展示的马匹。但是，我们不能从这个顺序的尺度上判断这是一场近距离比赛还是获胜的马是否赢得了一英里。

所谓的间隔量表指的是什么

测量的间隔刻度具有标识，大小和相等间隔的属性。

间隔刻度的一个示例是用于测量温度的华氏刻度。标尺由相等的温度单位组成，因此40至50华氏度之间的差异等于50至60华氏度之间的差异。

使用区间标度，您不仅知道不同的值是大还是小，而且还知道它们的大小是多少。例如，假设星期一为华氏60度，星期二为70度。您不仅知道星期二比较热，而且还知道有10度高温。