定类变量测量方法有哪些

㈠ 定类尺度适用的统计方法有哪些

定类尺度适用的统计方法：费雪最小显着差异法、学生t检验(Student's t-test)、曼-惠特尼 U 检定（Mann-Whitney U）、回归分析（regression analysis）等。

测量尺度是测量所依据的标准，这个标准必须能够反映测量客体的特征和属性的标准。对不同的社会现象需要使用不同的测量尺度，就好象测量身高要用米尺、测量体重用磅秤一样。

测量尺度的重要性：测量尺度决定所获信息，其中名义尺度测定最低的信息水平；测量水平指出分析方法 ，即不同的测量尺度具有不同的分析方法。

从测量的角度看，常用的测量尺度分为四类：名义尺度（定类尺度）、定序尺度（等级尺度）、定距尺度（等距尺度）和定比尺度（比例尺度）

定序尺度是对事物之间等级差或顺序差别的一种测度。

该尺度可以将事物分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序；计量结果虽然也表现为类别，但这些类别之间是可以比较顺序的；比定类测量的数学特征高一个层次；不能进行代数运算；适用的统计方法有中位数、四分位差、等级相关和非参数检验等；使用的数字仅仅显示等级顺序，没有其它的意义。

㈡ 定性变量和定量变量的统计图描述方法分别有哪些

定性变量可以使用统计描述，定量变量可使用相关系数统计量和分布的偏态描述方法。
定性变量是统计学的概念，又名分类变量，观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。
定量变量也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。

㈢ 变量的测量类型包括哪些

根据可以研究，测量和呈现的方式，可以有不同的方式来描述变量。

**数值变量(Numeric)**有将可测量的数量描述为数字的值，例如“多少”或“多少”。因此，数值变量是定量变量(quantitative)。

数值变量可以进一步描述为连续或离散：

连续变量(continuous) 是数字变量。观察可以在某组实数之间取任何值。给连续变量的观察值可以包括与测量仪器允许的一样小的值。连续变量的示例包括高度，时间，年龄和温度。
**离散变量(discrete)**是数字变量。观察可以基于来自一组不同的整体值的计数来获取值。离散变量不能取一个值与下一个最接近值之间的分数值。离散变量的示例包括登记车辆的数量，商业位置的数量和家庭中的儿童的数量，所有这些都作为整体单元（即1,2,3辆车）测量。
分类变量(Categorical) 具有描述数据单元的“质量”或“特征”的值，例如“什么类型”或“哪个类别”。分类变量属于互斥（在一个类别或另一个类别中）和详尽（包括所有可能的选项）类别。因此，分类变量是定性变量(qualitative)，并且倾向于由非数字值表示。

分类变量可进一步描述为序数或名义：

序数变量(ordinal) 是分类变量。观察可以采用可以逻辑排序或排序的值。与序数变量相关联的类别可以比另一个更高或更低，但不一定在每个类别之间建立数字差异。有序分类变量的例子包括学业成绩（即A，B，C），服装规模（即小，中，大，特大）和态度（即非常同意，同意，不同意，强烈不同意）。
名义变量(nominal) 是分类变量。观察可以采用无法按逻辑顺序组织的值。名义分类变量的例子包括性别，商业类型，眼睛颜色，宗教和品牌。

㈣ 举例说明测量尺度的四种形式

测量尺度（scale of measure）或称度量水平（level of measurement）、度量类别，是统计学和定量研究中，对不同种类的数据，依据其尺度水平所划分的类别，这些尺度水平分别为：名目（nominal）、次序（ordinal）、等距（interval）、等比（ratio）。

1、定类测量

定类测量也被称为类别测量或定名测量，它是测量层次中最低的一种。

2、定序测量

定序测量也称为等级测量或顺序测量。定序测量的取值可以的按照某种逻辑顺序将研究对象排列出高低或大小，确定其等级及次序。

3、定距测量

定距测量也称为间距测量或区间测量。它不仅能够将社会现象或是事物区分为为不同的类别、不同的级别，而且可以确定它们相互之间的间隔距离和数量差别。

4、定比测量

定比测量也称为等比测量或比例测量。定比测量除了具有上述三种尺度的全部性质之外，还具有一个绝对的0点（有实际意义的0点）。

(4)定类变量测量方法有哪些扩展阅读：

定序计量(Ordinal level measurement)将统计数据按客观事物的某种无须确认的顺序进行排列,它是在分类基础之上的排序。也就是说定类计量是对事物的类别或者属性的一种测度，按照事物的某种属性进行事物的分类或者分组。

最重要的一点：它的原则是各个属性之间没有等级上的划分。所有个案都是平等的，在一个等级上的。注意：对于“性别”变量，一般仍然将其划分为无等级差别的定类尺度变量。

例如“血型”就是一个定类尺度变量。定序数据表现为类别,但有顺序,是由定序尺度计量形成的。

定距计量(Interval level of measurement)对事物类别和次序之间的差距的确认,这是在排序基础上进行的。定距数据表现为数值,可进行加减运算,是由定距尺度计量形成的。

也就是说，定距尺度变量不仅能够区分为不同的类型并进行排序，还能可以准确指出类别之间的差距是多少，最典型的定距型计量是温度。

定比计量(Ratio level of measurement)就是有固定起点的定距计量。定比数据表现为数值,可进行加,减,乘,除运算,是由定比尺度计量形成的。定比计量是比定距计量更加进一步，例如零摄氏度以下还有温度，为定距变量。但是重量为零就代表没有负数，为真正的定比变量。

前两类数据说明的是事物的品质特征,不能用数值表示,其结果均表现为类别,也叫品质数据.后两类数据说明的是现象的数量特征,能够用数值来表现,也叫数量数据。因而，引出另外两个名词。

定性数据(Qualitative data)说明的是事物的品质特征,是不能用数值表示的,通常表现为类别。

定量数据(Quantitative data)说明的是现象的数量特征,是必须用数值来表现的。

参考资料来源：网络-测量

㈤ 变量有哪几种测度方式在分析中的作用是什么

有绘制散点图和计算相关系数两种方法。作用是，
1、在施工建设前期，需要对整个施工场地进行测量，配合前期开发部门取得规划许可证，另外，还需要将测量数据发给设计单位，由设计单位根据地形的标高、尺寸等进行建筑设计。
2、在施工阶段，在进行各分部分项工程施工时都需要先进行测量，例如工程定位测量、基础放线、主体的墙柱梁板梯、屋面等放线。

㈥ 变量的测量尺度由低级到高级分别是什么

社会测量中由对测量对象数量化程度的高低决定的测量水平。依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。这 4个层次上的测量尺度分别为定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。这些尺度都具有完备性和互斥性。它的完备性和互斥性保证了研究范围内的每一个测量对象都能被赋予一个测量值，且只赋予一个测量值。

㈦ 二、定类与定序变量分析

一、定类数据统计 指标

1. 频 数:落在各类别中的数据个数

2. 比 例:某一类别数据占全部数据的比值

3. 百分比:将对比的基数作为100而计算的比值

4. 比 率:不同类别数值的比值

实现

5、列联表:二个定类变量进行交叉统计

例子：用python实现会员等级与性别的列联表交叉统计分析

实现：利用pd.crosstab()

二、定序数据统计 指标

一、分组

三种分组

方法

实现

㈧ 基础统计学(2) 集中趋势和分散度的测量

mode(众数):

集合中数量出现最多的数，一般用于用于定类变量和定序变量测量

一个集合中可能会有多个众数

median(中位数):

数量为奇数的集合中的元素顺序排列，排在中间的数；

数量为偶数的集合中的元素顺序排列，排在中间的2个数的和除以2

mean(平均数):

什么时候用哪种方法来测量集合的集中趋势呢? 根据测量级别

分类变量:

使用mode(众数)

定量变量:

使用median(中位数)或mean(平均数).

如果集合中有影响数值的异常值(特别大或特别小)，或者是偏态分布，使用median(中位数)

其他时候用平均数

这些指标是用来测量数据离散情况

range(范围误差): 最大值(max) - 最小值(min)

interquartile(四分距): IQR = Q3-Q1

这里还涉及到异常值的计算，小于某值的数据(特别小的数据),大于某值的数据(特别大的数据)

小值的临界点 Q1 - 1.5*(IQR) , 小于该值的数被当做异常值(统计时忽略)

大值的临界点Q3 + 1.5*(IQR), 大于该值的数被当做异常值(统计时忽略)

box plot(箱型图):

箱型图很好的描述了数据的集中性、离散度以及异常值

Variance(方差):

Standard deviation(标准差): 表示数据与平均值的平均距离

方差和标准差同样是用来测量数据的可变度的,他们数值越大，离散度、变化度就越大。

某个数与平均数的差有多少个标准差就是这个数的Z分数(Z-scores)

集合中所有数据的Z-scores之和为0

贝尔曲线(正态)分布图:

上图特征:

若向右倾斜(右侧大量异常数据)，或左倾斜(左侧大量异常数据)分布图满足以下特点

Z-score是对变量的一种标准化。让我们很容易地观察一个数据是 普遍 的还是 异常 的.

㈨ 统计数据类型与对应的相关性分析方法

统计数据类型与对应的相关性分析方法
在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定比变量。
1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如， ”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。定类变量之间的相关系数，只能以变量值的次数来计算，常用λ系数法；2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。定序变量的相关性测量常用Gamma系数法和Spearman系数法；3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。定距变量的相关性测量常用Pearson系数法；4.定比变量（Ratio）:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。

㈩ SPSS中定类、定序、定距变量间各用什么相关系数来算

一种是连续正常数据，另一种是多分类数据，采用多序列相关的方法，如王晓玲的《教育统计》。我认为SPSS不能做这种分析。采。用Excel写公式。

一个是分层数据，另一个是连续数据。如果需要相关系数，则使用spearman秩相关。如果将分层数据视为类别（如果类别不多），则可以对连续数据执行单向方差分析。

(10)定类变量测量方法有哪些扩展阅读：

其中Cov（X，Y）是X和Y的协方差，Var［X］是X的方差，Var［Y］是Y的方差

复相关系数：又称复相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，一种商品的季节性需求与其价格水平和雇员收入水平之间存在复杂的相关性。

典型相关系数：首先对每组原变量进行主成分分析，得到新线性关系的综合指数，然后通过各综合指数间的线性相关系数研究每组原变量之间的相关关系。

如果有多个样本，每个样本有n个特征，那么相关系数可以表示两个样本之间的相似程度。这样就可以对样本的近距离进行距离聚类。例如，9个小麦品种（A2，…6个性状（A9）的数据如表2所示，计算并检验相关系数。

根据相关系数计算公式可以计算出6个性状之间的相关系数。分析和测试结果如表3所示。从表3可以看出，冬季分蘖与每穗粒数呈负相关（＝−0．8982），即冬季分蘖数越多，每穗粒数越少，其他性状之间的关系不显着。