Шкалы измерения отношений

Шкалы измерения отношений

Шкалы измерения отношений и интервальные шкалы основаны на дискретных и непрерывных типах данных

Объяснение:

  • Интервальная шкала предполагает, что данные имеют равные интервалы между значениями, но отсутствует истинный ноль. Примеры включают температуру в градусах Цельсия или Фаренгейта.
  • Шкала отношений также имеет равные интервалы между значениями, но включает истинный ноль, что позволяет проводить операции умножения и деления. Примеры включают вес, рост, время.

Оба этих типа шкал могут использовать как дискретные, так и непрерывные данные:

  • Дискретные данные представляют собой счетные значения, такие как количество студентов в классе.
  • Непрерывные данные могут принимать любое значение в определенном диапазоне, такие как вес или температура.

Примеры для каждой шкалы:

Интервальная шкала

Интервальная шкала включает данные, где равные интервалы между значениями имеют смысл, но отсутствует абсолютный ноль. Это означает, что вы можете складывать и вычитать значения, но не умножать или делить. Примеры включают:

  1. Температура в градусах Цельсия:
    • 0°C не означает полное отсутствие температуры. Интервалы между значениями имеют одинаковую значимость (разница между 10°C и 20°C такая же, как между 20°C и 30°C).
    • Пример дискретных данных: измерение температуры каждый час (09:00 — 15°C, 10:00 — 18°C и т.д.).
    • Пример непрерывных данных: точная температура в течение дня, которая может принимать любые значения в пределах от минимальной до максимальной температуры.
  2. Время на 12-часовых часах:
    • 0 часов не означает отсутствие времени, и интервалы между часами равны.
    • Пример дискретных данных: количество часов в течение дня.
    • Пример непрерывных данных: точное время с учетом минут и секунд.

Шкала отношений

Шкала отношений включает данные, где равные интервалы между значениями имеют смысл, и присутствует абсолютный ноль, что позволяет проводить все арифметические операции, включая умножение и деление. Примеры включают:

  1. Вес:
    • 0 кг означает отсутствие веса.
    • Пример дискретных данных: количество предметов с заданным весом (например, три коробки по 2 кг каждая).
    • Пример непрерывных данных: вес предметов, который может принимать любые значения в пределах от минимального до максимального веса.
  2. Рост:
    • 0 см означает отсутствие роста.
    • Пример дискретных данных: количество людей с заданным ростом (например, пять человек ростом 170 см).
    • Пример непрерывных данных: точный рост людей, который может быть измерен с любой степенью точности.
  3. Время:
    • 0 секунд означает отсутствие времени.
    • Пример дискретных данных: количество времени, проведенного в активности (например, 30 минут на упражнения).
    • Пример непрерывных данных: точное время, затраченное на выполнение задачи.

Эти примеры показывают, как интервальные и шкалы отношений могут быть основаны на дискретных и непрерывных данных.

<