尺度水准.PDF

第1 章 資料解析的基本事項－ 資料的形式、輸入與代表值 第 1 章 資料解析的基本事項－資料的形式、輸入與代表值 3 希望能記住的基礎知識 1-1 尺度水準 統計學設定有可以對應測量對象所具有的特徵的各種尺度。 依名義尺度＜次序尺度＜間隔尺度＜比率尺度的次序，資訊量變大，水準的尺 度變得更高。把以高水準的尺度所定義的測量值，變換成低水準的尺度之值是可能 的，但反之是行不通的。 依尺度水準，可行的統計處理是不同的，因之需要注意。 尺度的水準 特 徵 形 象 例 電話號碼 只是當作文字或記號使用。 A 、B 、C 背部號碼 名義尺度 相同的東西或同類的東西分配相同 （質的差異） 血型 的記號。 等 只表示測量值之間的大小關係。 A ＜B ＜＜C 次序尺度 大小或高低等的順位關係雖然明 成績的順位等 （順位而已） 確，但其「差異」是不表現的。 溫度（攝氏、 順位的概念之外，加入「值的間隔」 A ＜B ＜＜C 華氏） 之概念。 間隔尺度 （順位或等間智能指數 不只是大小關係，其差與和也具有 隔） 考試的分數 意義。 等 原點0 是一致性地決定。 長度 0 ＜A ＜B ＜＜C 將測量值之間的倍數關係（比）當 重量 比例尺度 （順位 等間 作問題是可能的。 絕對溫度 隔原點） 在間隔尺度上加上原點。 等 ＊間隔尺度．比率尺度在SPSS 中是以量尺（scale ）之形式設定，通常不區分也行。 4 心理市調資料的 SPSS ˙AMOS 使用手冊 1-2 質性資料與量性資料 所謂資料是當想要調查某主題或