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。
测量的层次

1.标记 识别的记号,当数字被用做标记时,它并不是 表示数量多少,也不能做数量运算。 例如,足球运动等活动用号码区分运动员,3号 球员、6号球员、9号球员,但是不能说3号运 动员+6号运动员=9号运动员。 2.类别 变量不同状态的度量。 例如,性别:男、女
例如,将“文盲与半文盲” 、“小学毕业”、 “初中毕业”、“高中或中专毕业”、“大专 或大学毕业及以上”
分别于数字1、2、3、4、5来代表。12345,
但是不能说1+2=3。
2)某些时候,定序层次的测量结果可近似的看 作是定距层次的运用。 例如,“非常赞成” 、“比较赞成” 、“中 立”、“不太赞成” 、“很不赞成”。
四、定比测量
Hello!
又称比例测量或等比测量,除具有上述三种测
量的全部性质之外,具有一个有实际意义的绝
对的零点,其数据可以加减或乘除运算。
例如,年龄、工资、出生率、性别比、离婚率 张三工资6800、李四3400,那么6800 ÷3400=2,张三的工资是李四的2倍。
定比测量与 定距测量如 何区分?
此时,研究者可以认为,这样的变量在测 量的尺度上的取值基本上是平均划分的, 即“非常赞成” 与“比较赞成” 之间的距
离也基本上等同于“比较赞成” 与“中立”
之间的距离。
三、定距测量
Hello!
又称等距测量或区间测量,它不仅能将 社会现象或事物区分为不同的类别、不 同的等级,而且可以确定它们相互的间 隔距离和数量差别。
例如,人的智商正常在90~110之间。 张三智商125、李四智商110,那么,张三智商比 李四智商高15, 125-110=15。 “三九” 天,测量到漠河的气温-25℃,三亚气温 15℃,对该结果分析: 1)仅仅了解漠河与三亚两地的气温,是定类测量 的结果 2)了解到三亚气温比漠河气温高,则是定序测量 的结果
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

(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。
社会调查测量尺度

二、定序尺度
定序尺度(等级和顺序测量尺度)是指对测量对象的属 性和特征的类别进行鉴别并能比较类别大小的一种测量 方法。也就是把测量对象的特征和属性按高低、强弱、 大小、多少的程度排序。如对人的经济地位、文化程度 (文盲、小学、中学、大学)的测量。
注意:使用的数字仅仅显示等级顺序而已,没有其它的 意义。
3、注意:
定距测量的值可以为零,但这个零并不具备数学中零的含义,即此时的零 并不是绝对的“无”,它是人们主观认定和选取的。
4、适用的统计方法有:
算术平均数、平均差、方差、积差相关、复相关、参数检验等。
四、定比尺度
定比尺度是反映社会现象之间的比例、倍数 关系的一种测量尺度。 如身高、出生率、 工资额等。
特点:
1、与定类尺度相同,其变量需包括被测定对象的所有可 能性,且各变量之间互相排斥;
2、定序尺度不仅能鉴别类别,而且能指明类别的大小和 强弱程度;
3、类别之间没有确切的度量单位,不能进行代数计算。
1、数学特征: • 大于或小于,
• 比定类测量的数学特征高一个层次
• 不能进行代数运算。
2、实例:
测量人们的生活水平,可以将其分为贫困、温饱、 小康、富裕,这是一种由低到高的等级排列;测量城 市规模,可以将其分为特大城市、大城市、中等城市、 小城市,这是一种由大到小的排列。
2、定距尺度上没有绝对的零点。
1、数学特征 能够进行加减运算,但不能进行乘除运算。 0不具备数学0的含义
例如:IQ为115与120
2、实例:
测量北京的温度为摄氏20度,广州的温度为摄氏30度。从这一测量中, 我们不仅可以了解到北京与广州的气温不同(定类测量的结果),广州的 气温要比北京高(定序测量的结果),而且还了解到广州的气温比北京高 出摄氏10度(定距测量的结果)。
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。
数据的计量类型

四种测量尺度一览表
名称 特点 基本功能 数学特性 = ≠ = ≠
定类尺度 分类符号
分类、描述
1.分类 2.可按顺序排列 1.同上 2.同上 3.差值的确定与比较 1.同上 2.同上 3.同上 4.比值的确定与比较
1.分类符号 定序尺度 2.等第顺序
‹
=
›
≠
1.同上 定距尺度 2.同上 3.差值大小有相等单位
四、定比尺度 也称比例尺度或等比尺度,是一种除有上述三种 尺度的全部性质之外,还有测量不同变量(社会现象 )之间的比例或比率关系的方法。如某家庭的收入支 出、企业的产值利润、某地区的人口总数、失业人数 等。 特点: 1、除具备前三个尺度的所有特征外,还能对变 量值进行乘除法的运算; 2、具有绝对的零点,即数字“0”表示没有或不 存在。
二、数据的计量类型
根据计量学的分类方法,按照对事物计量的精确程 度,可将计量尺度从低级到高级、从粗略到精确分 为四类:定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺 度。
一、定类尺度 按照研究对象的某种属性将其划分为若干组或若干类 的一种测度。 只能测定事物之间的类别差异,不对类别之间的关系 做任何假定。如把人口按性别分为“男、女”,按民族分 为“汉、回、满”。 特点: 1.只能区分事物的类别,无法比较优劣大小。定类尺度具 有“=”或“≠” 的数学性质。各类别平等并列。 2.对定类尺度计量的数据进行分析的统计量主要是频数或 频率。
三、定距尺度 定距尺度又称间隔尺度,是对事物类别或次序之 间的间隔进行的一种测度。定距尺度一般以自然单位 来衡量,如考试成绩用“分”计量,人的身高以“厘 米”或“米”计量,温度用“°C”计量。 特点: 1、不仅能区分事物的类别、进行排序、比较大小 ,还可以精确地计量出两个数字之间的差距,定距尺 度的计量结果表现为数值,可以进行加减数学运算; 2 、没有绝对的零点,定距尺度中的“ 0 ”表示 “0”水平,而不是“没有”“不存在”。
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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=与乒的数学性质。
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(=, 勺。
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(X、;)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兀,而B是30兀,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。