Guest
Шкалы данных. Анализ данных #2. Виды шкал: номинальная шкала данных, порядковая шкала данных и количественная шкала данных. Как преобразовывать шкалы данных? Чтобы анализировать объекты или процессы, сначала необходимо их описать с помощью шкал данных, указав их свойства и значения этих свойств. Например, у объекта «конференция» есть свойство «число докладов за день» и оно имеет значение, к примеру, «17». Его нужно представить в какой-нибудь шкале данных. При описании реального явления или процесса следует прежде всего установить типы шкал, в которых измерены те или иные переменные. Мы будем использовать три типа шкал: номинальные, порядковые и количественные, хотя в математической статистике их больше. В номинальное шкале данных (шкале наименований) значения используются лишь как метки. В ней измерены, например, номера телефонов, автомашин, паспортов. Пол людей тоже измерен в шкале наименований, результат измерения принимает два значения - мужской, женский. Единственное, для чего годятся измерения в шкале наименований - это различать объекты. В порядковой шкале данных числа используются не только для различения объектов, но и для установления порядка между объектами. Простейшим примером являются оценки знаний учащихся. Порядковыми является шкала силы землетрясений. При описании групп инвалидности числа используются в противоположном порядке: самая тяжелая - первая группа инвалидности, затем - вторая, самая легкая - третья. Номера домов также измерены в порядковой шкале - они показывают, в каком порядке стоят дома вдоль улицы. В количественной шкале мы имеем числа в обычном смысле слова. Примером является число людей в комнате. Во многих случаях напрямую измеряется величина чего-либо. Например, непосредственно подсчитывается число дефектов в изделии, количество единиц произведенной продукции, сколько студентов присутствует на лекции, количество прожитых лет и т.д. Существует возможность преобразования шкал. Самая подробная шкала данных – количественная, ее можно преобразовать в порядковую и номинальную, например, свойство «возраст» в количественной шкале представлен значением «14», в порядковой – «подростковый», в номинальной – «молодежь». Заметим, что если шкала имеет два уровня (например, «высокий» или «низкий»), то она интерпретируется как номинальная. Анализ данных
