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23 理解 定类数据，定序数据，定距数据，定比变量
亲，这个第 23 题是在考数据/变量的测量水平。可以这样记：
定类、定序、定距、定比，是从低到高的四种数据类型。
越往后，数据包含的信息越多，能使用的统计方法也越多。
PPT 第四讲在讲统计结论效度时提到，数据分析程序的效度要以数据质量为基础，其中包括数据的量表特征，例如顺序量表或等距量表数据；不同统计方法也有自己的适用条件。
所以，区分数据类型，是为了后面选择合适的统计方法。
23 了解：定类数据、定序数据、定距数据、定比变量
一、定类数据
定类数据，也叫类别数据，是用来区分事物类别的数据。它只能说明“属于哪一类”，不能说明大小、多少或高低。
比如：
性别：男、女；
专业：心理学、教育学、管理学；
婚姻状态：未婚、已婚、离异；
血型：A 型、B 型、AB 型、O 型。
这里的数字如果出现，也只是类别标签。
比如：
男 = 1，女 = 2。
这个 1 和 2 不能说 2 比 1 大，也不能做加减乘除，只是为了编码方便。
所以，定类数据的核心是：
只能分类，不能排序。
二、定序数据
定序数据，是既能分类，又能排序的数据。
它可以说明谁高谁低、谁多谁少、谁强谁弱，但不能准确说明差距有多大。
比如：
满意度：非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意；
教育程度：小学、初中、高中、本科、研究生；
疼痛程度：轻度、中度、重度；
排名：第 1 名、第 2 名、第 3 名。
这些数据可以排序，但相邻等级之间的距离不一定相等。
比如“满意”和“非常满意”之间的差距，不一定等于“不满意”和“一般”之间的差距。
所以，定序数据的核心是：
能排序，但等级之间距离不一定相等。
三、定距数据
定距数据，是既能排序，又能说明差距大小的数据。
它的特点是：单位相等，但没有真正的绝对零点。
比如：
温度摄氏度；
标准分数；
智力测验中的某些标准化分数；
心理测验中的很多量表分数通常按近似定距数据处理。
例如，70 分和80 分之间差 10 分，80 分和90 分之间也差 10 分，这个差距可以比较。
但定距数据的“0”不代表完全没有这个属性。
比如摄氏 0 度不表示“没有温度”。心理测验中的 0 分也不一定表示完全没有某种心理特质，往往只是测量尺度上的一个点。
所以，定距数据的核心是：
能排序，能比较差距，但没有绝对零点。
四、定比变量
定比变量，也叫比率变量，是最高水平的数据。
它既能分类、排序、比较差距，又有真正的绝对零点，因此可以比较倍数。
比如：
年龄；
身高；
体重；
反应时；
收入；
学习时间；
错误次数；
正确反应次数。
例如：
40 岁是 20 岁的 2 倍；
60 公斤是 30 公斤的 2 倍；
反应时 800 毫秒是 400 毫秒的 2 倍。
这里的 0 有真实意义，比如 0 次错误表示没有错误，0 秒反应时虽然现实中不可能，但理论上表示时间起点。
所以，定比变量的核心是：
有绝对零点，可以比较倍数。
五、四者区别
可以按这个顺序记：
定类：分类别。
比如性别、专业、血型。
定序：分等级。
比如满意度、学历、排名。
定距：差距相等。
比如标准分数、某些心理测验分数。
定比：有绝对零点。
比如年龄、身高、体重、反应时、次数。
它们的信息量是逐渐增加的：
定类 < 定序 < 定距 < 定比
数据类型越高，能进行的统计处理越丰富。
这也是 PPT 强调数据质量、量表特征和统计方法适用条件的原因。
考试背诵版
定类数据、定序数据、定距数据和定比变量是按照测量水平划分的数据类型。定类数据只能表示类别差异，不能排序，如性别、专业、血型等。定序数据既能分类又能排序，但不能说明等级之间差距是否相等，如满意度、学历、排名等。定距数据不仅能排序，还能比较差距大小，且单位距离相等，但没有真正的绝对零点，如标准分数、某些心理测验分数等。定比变量具有分类、排序、等距和绝对零点的特点，可以进行倍数比较，如年龄、身高、体重、反应时和次数等。PPT 中强调，统计结论效度取决于数据质量和数据的量表特征，因此区分不同数据类型，有助于研究者选择合适的统计分析方法，提高研究结论的科学性。
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