1.4
В статистике контекст данных имеет решающее значение для выбора правильного статистического метода. Например, брать среднее значение всех чисел для получения общего телефонного номера для класса бессмысленно.
Для целей анализа данные классифицируются по четырем уровням измерения: номинальному, порядковому, интервальному и соотношению.
Данные, которые не могут быть измерены или упорядочены, но могут быть сгруппированы по категориям, подпадают под номинальный уровень измерения. Например, нельзя измерить или расположить прически в определенном порядке, но можно сгруппировать их по разным категориям.
Хотя эти группы могут быть пронумерованы для удобства, разница между этими числами или среднее значение этих чисел не имеет смысла.
Ответы на опросы, такие как «нравится-не нравится», «да-нет» или принадлежность к политической партии, также подпадают под номинальный уровень измерения.
Способ измерения набора данных называется уровнем измерения. Правильность статистических процедур зависит от того, насколько исследователь знаком с уровнями измерения. Не каждую статистическую операцию можно использовать с каждым набором данных. Для анализа данные классифицируются на четыре уровня измерения: номинальный, порядковый, интервальный и относительный.
Данные, которые невозможно измерить, но которые можно сгруппировать по категориям, подпадают под номинальный уровень измерения. Данные, измеряемые с использованием номинальной шкалы, являются качественными (категориальными). Категории, цвета, названия, этикетки, любимые блюда и ответы «да» или «нет» являются примерами данных номинального уровня. Например, можно сгруппировать рестораны по тому, подают ли они вегетарианскую, невегетарианскую или веганскую диету. Но невозможно измерить, насколько более здоровая диета в каждом ресторане или насколько она более вегетарианская, чем в других ресторанах.
Адаптированная версия текста Openstax, Introductory Statistics, Section 1.3 Frequency, Frequency Tables, and Levels of Measurement
В статистике контекст данных имеет решающее значение для выбора правильного статистического метода. Например, брать среднее значение всех чисел для получения общего телефонного номера для класса бессмысленно.
Для целей анализа данные классифицируются по четырем уровням измерения: номинальному, порядковому, интервальному и соотношению.
Данные, которые не могут быть измерены или упорядочены, но могут быть сгруппированы по категориям, подпадают под номинальный уровень измерения. Например, нельзя измерить или расположить прически в определенном порядке, но можно сгруппировать их по разным категориям.
Хотя эти группы могут быть пронумерованы для удобства, разница между этими числами или среднее значение этих чисел не имеет смысла.
Ответы на опросы, такие как «нравится-не нравится», «да-нет» или принадлежность к политической партии, также подпадают под номинальный уровень измерения.
From Chapter 1:
Now Playing
Understanding Statistics
27.7K Views
Understanding Statistics
47.3K Views
Understanding Statistics
31.6K Views
Understanding Statistics
28.4K Views
Understanding Statistics
26.1K Views
Understanding Statistics
13.7K Views
Understanding Statistics
14.2K Views
Understanding Statistics
11.2K Views
Understanding Statistics
24.7K Views
Understanding Statistics
8.0K Views
Understanding Statistics
12.1K Views
Understanding Statistics
10.6K Views
Understanding Statistics
8.8K Views
Understanding Statistics
12.0K Views
Understanding Statistics
11.3K Views