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。
社会调查测量尺度
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。
3、适用的统计方法有：
主要有中位数、四分位差、等级相关和非参数检验等。
三、定距尺度
定距尺度是能够确定测量对象的属性和特征 的差别程度的一种测量方法。也就是定距尺 度确定的每一等级之间的间距是相等的，可 以用来相加或相减。如智商、温度、学习成 绩等。
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。
=≠
‹› +-
╳÷
适用统计方法 百分比、X2检验、 列联相关系数 中位数、四分位差、 等级相关、非参数检验
算术平均值、方差、 积差相关、复相关、 参数检验
算术平均值、方差、 积差相关、复相关、 参数检验、几何平均值
back
特点：
1、可将定距指标转换为数字，其尺度水平 比定序指标更高一个层次；
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）。
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。
社会统计学2
第一节分布、统计表和统计图
• 一、变量及其测量划分 • 变量是所研究问题的特征或性质，也称作指标。在自然科学中，
变量是可以通过仪器进行测量的。在社会学研究中，变量往往通 过向被访者问问题来进行测量。落实在变量的设计上，就需要根 据调查研究的问题的不同，设计出不同层次的变量，具体划分为 定类变量、定序变量、定距变量、定比变量。
• １、定类变量
• 定类变量是最低的变量层次，它的取值只有类别属性之分，而无 大小程度之别，如民族、婚姻、职业等变量。
• ２、定序变量
• 定序变量的取值除了有类别属性之外，还有等级次序的差别，其 层次高于定类变量，常见的定序变量，如受教育程度、满意度、 幸福感、社会经济地位等。在使用量表测量时，往往是基于定序 变量。
如贫困问题，需要对低收入段分得细一些。研究老龄化问题，则 需要对老年群体分得细一些。这些都会带来非等距分组。
• ３、组限
• 组限是指每组的范围，即每组的上限和下限。对于离散型变量一 般采取相邻组限不重叠的原则，而对于连续型变量，可能出现相 邻组限重叠的情况，这时采取的原则就是“上组限不在内”原则。 对于开口组求组中值，是依据相邻组的组距加减其一半求得。
• 箱体图反映数据的集中程度，也反映出均值的代表性程度。
• 图2-8显示，流动人口中，女性的平均年龄略低于男性，女性的年 龄更加集中。
第二节 集中趋势测量法
• 集中趋势测量法是找出一个数值来代表该变量数据集结情况的方 法。该方法的优劣在于，由于是根据一个代表值来估计或预测每 个研究对象的数值，因此运用该方法要舍去变量的某些信息，但 由于该数据是最有代表性的数值，以该数值做代表所产生的误差 最小。
• １、点线图
• 线代表变量，线上标明的是变量的取值，线上方的每一个点代表 一个观测值。点线图的优点是直接，能够看到哪些地方观测值密 集，哪些地方观测值稀少，不丢失任何信息。
中学教育知识与能力：测量的类型
测量类型一直是一大难点，主要难点在对各种测量难以清晰准确的区分，那么依据考情我将为大家呈现以下几种测量。
根据数量化程度由低到高的顺序，可将测量分为定类测量、定序测量、定距测量和定比测量 4个层次。
一、定名测量：定类测量也称为类别测量或定名测量，定类测量是测量层次中最低的一种。
其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，确定其分类。
二、定序测量：对研究对象的特征或属性作次序的鉴别。
如文化程度用大学、中学和小学来区分时就构成定序测量。
定序测量只能区分次序而不能确定距离。
如文化程度在定序层次只有高低之分，不能判定各文化程度之间的间隔大小。
三、定距测量：定距测量，也称区间测量，它是对测量对象之间的数量差别或间隔距离的测量。
例如，对人的智商、初婚年龄、人均生活费用、家庭人数等可用某种基本单位表示数量差别或间隔距离的社会现象的测量，就属于定距测量，其测量结果可用具体数字来反映。
如平均初婚年龄，城市为26岁，农村为22岁，城市比农村大4岁;月人均生活费用，1980年为60元，1990年为100元，1990年比1980年增加40元等等。
定距测量不仅能反映社会现象的分类和顺序，而且能反映社会现象的数量状况，计算出它们之间的距离，因而其数量化程度比定序测量更高一个层次。
定距测量的结果一般用具体数字表示，并可进行加法或减法等数学运算。
四、定比测量：定比测量，也称比例测量，它是对测量对象之间的比例或比率关系的测量。
例如，对出生率、死亡率、性比例、劳动力负担系数、工资增长速度等反映两个数值之间比例或比率关系的社会现象的测量，就属于定比测量，其测量结果一般用百分比来表示，有时也可用绝对数来反映。
如，甲地出生率为20，乙地出生率为15，甲地出生率比乙地出生率高25%;农村性比例为118，城市性比例为102，前者比后者高16等等。
定比测量的数量化程度比定距测量更高一个层次，其测量结果不仅能进行加减运算，而且能进行乘除运算，并可作各种统计分析。
测量层次的含义与例子
测量层次是指对某一概念或变量进行测量时，所采用的不同抽象程度或精细程度的级别。
测量层次从低到高依次为定类、定序、定距和定比。
- 定类：将研究对象分为不同的类别，但不关心各类别之间的大小关系。
例如，性别可以分为男性和女性两类。
- 定序：将研究对象按照某种特征的大小顺序排列，但不关心具体数值。
例如，将学生的成绩分为优秀、良好、中等和较差四类。
- 定距：将研究对象按照某种特征的具体数值进行测量，但不关心绝对数值。
例如，将学生的身高用厘米为单位进行测量。
- 定比：将研究对象按照某种特征的具体数值进行测量，并关心绝对数值。
例如，将学生的体重用千克为单位进行测量。
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％。
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教你区分定类定序定距定
比变量
It was last revised on January 2, 2021
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≠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％、3 5％、20％、10％。
甲区与丙区相差33％，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（×、÷）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元，而B是30元，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140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。