变量测量的水平决定了可以对数据执行的统计分析的类型

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测量水平为何如此重要？ 
那么，为什么研究中的测量水平很重要？简而言之，它们使研究人员能够确定如何分析某个数据水平。数据测量水平的重要性可以总结如下：

指定统计分析的类型
 。
影响理解深度和本质的能力
数据测量的级别会影响从数据中获得的见解。
统计检验的可靠性
量表的评估对信度有影响 ，因此，正确的选择量 巴基斯坦手机号码数据 表的级别才能保证信度。
能够定义数据可视化方式
例如，可以使用条形图来显示名义数据，或者使用直方图来显示区间数据。
研究中的 4 个测量级别
如前所述，变量的测量有 4 个级别，允许研究人员收集数据并对其进行描述。因此，统计学中有 4 个测量级别：

名义水平
这种量表评估用于根据一个或多个定性特征将数据分成不同的组。名义数据水平的示例包括性别或眼睛颜色。
序数级别
此级别表示按特定顺序或顺序对数据进行排序。值之间没有相等的间隔，但可以按有意义的顺序排列。例如，这可以是学业成绩或比赛的评级。
区间级别
间隔测量尺度用于测量值之间的间隔相等的变量。此测量级别没有真实或绝对的零点。间隔数据的示例包括温度或时间。
比率水平
比率量表评估与区间量表评估相同，但具有真正的零点。测量变量必须显著缺失。