数据分析基础：详解四大数据类型与应用
在研究者的数据搜集之旅结束后，面对繁杂的信息，量化处理成为分析的关键步骤。数据种类各异，需匹配恰当的统计方法，掌握数据类型成为分析工作的基石。通常，数据分为以下四类：
1. 名义尺度：此尺度通过数字对数据进行分类，这些数字并不具有实际含义，仅作为属性标识。进行算术运算在此毫无意义。
例如：「若明日班长选举，你将支持哪位同学？」
□ 小明 □ 小华 □ 小芳 □ 小军 □ 都不选
2. 顺序尺度：此类尺度根据受访者偏好对选项排序，研究者只能从中获取顺序信息，数字反映的是属性的等级而非实际距离。
例如：「购房时，以下因素的重要性如何？」（按重要性排序，1为最，5为最不）
□ 房屋面积 □ 地理位置□ 交通线路 □ 房价 □ 贷款比例
3. 等级尺度：区间尺度能衡量类别、顺序及类别间的距离，广泛用于各类调研。尽管类别间距相等，但缺乏绝对零点，不适用于解释程度差异。
例如：「不能规律运动的主要原因？」
1-非常不同意 2-不同意 3-中立 4-同意 5-非常同意
4. 比率尺度：又称等比尺度，除涵盖类别、等级、距离的衡量外，还有绝对零点，可用于表示类别间的倍数关系。
例如：「贵公司拥有多少台打印机？」
□ 无 □ 一台 □ 两台 □ 三台 □ 四台 □ 五台及以上
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