阿摩線上測驗
在教育學的研究之中，社會及行為科學所測量的觀察值有四種尺度，請問『智商』是屬於以下哪一種測量尺度？
(A) 類別尺度(nominal scale)
(B) 等級尺度(ordinal scale)
(C) 等距尺度(interval scale)
(D) 等比尺度(ratio scale)
答案：登入後查看
統計： A(20), B(152), C(619), D(144), E(0) #104050
統計： A(20), B(152), C(619), D(144), E(0) #104050
詳解 (共 3 筆)
馬自達
#64277
- 等距尺度(interval scale)或區間尺度
- 等距尺度是一組具有連續性、單位又相等的數值。如果應用等距尺度來測量變項，乃是依其特徵或屬性之不同賦予不同的數值。使這些數值不僅顯示大小的順序，而且數值之間具有相等的距離。
- 等距尺度的主要特徵在於：(1)分數、(2)連續性、與(3)等距；而其主要功用則在於採用連續且等距的分數說明變項特徵或屬性的差異情形。
- 試想學生的國語科測驗成績，範圍是0分至100分。假如大中的成績是0分，這並不表示大中的國語科能力是空白。分數上的「0」是人為的零點，是研究者決定的一個點。因此，大中考了0分，只能解釋說，大中在這次測驗中，全部題目都答錯了，而不能說大中的國語能力是0。
- 國語科測驗小明考了90分，小華只有45分，那並不意味著小明的國語能力是小華的兩倍。這一個解釋上的限制要特別予以留意。
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helen41038
#882741
資料來源：http://ashero.pixnet.net/blog/post/2073733-%5B%E8%BD%89%5D%5B%E7%B5%B1%5D%E8%B3%87%E6%96%99%E7%9A%84%E5%9E%8B%E6%85%8B%E5%8F%8A%E5%B0%BA%E5%BA%A6
（一）類別尺度（Nominal scale）
又稱名義尺度，使用數字來分辨事物不同的性質或分類，目的僅在說明事物性質間的差異，數字並不代表性質或類別之間的差異大小或形式。如用0、1 代表男性、女性，此時0 與1 之間的目的是為了要區分性別，並不包含特殊的數字意義。又如職業、地區等變數在經過量化後，其中數字僅作為區分類別之用，並無特殊意義。
（二）順序尺度（Ordinal scale）
順序尺度的資料除了可以區分類別之外，尚具備順序的概念，如名次、滿意度、等級等。在這一類的資料中，我們除了可以區分不同類別的資料，也可對於資料進行排序，例如我們可以知道第一名跟第二名之間的差異，除了類別之外，尚有順序的差別。
以上兩種尺度（名義尺度、順序尺度），一般稱為初級測量尺度，兩者差異之處在於有順序的存在。
（三）區間尺度（Interval scale）
在上述的資料尺度中，我們除了瞭解第一名優於第二名，兩者間具有「等級」的概念，但並不知道第一名優於第二名多少，兩者的差距並無法作為衡量與比較的基礎。因此如果在資料尺度中加上差距的標準，如智商、溫度等，則150C 高於100C，兩者差了50C。兩者之間除了順序的概念之外，並具有相等單位的特性，可衡量之間差異的程度。
（四）比例尺度（Ratio scale）
在區間尺度的資料中，可以瞭解資料間差異的概念，若再加上「倍數」的概念，則就成了比例尺度，例如商品的價格、成交量、報酬率等。我們除了可以說明某甲的身高高於某乙幾公分以外，更可比較兩人身高差異的倍數。在比例尺度中，0 是具有意義的，其所代表的意義為計算的基礎，即表示變數計算距離時，是以自然原點（natural origin）起算；而在區間尺度中，0 僅為區分的標準，並不具備特殊意義。
以上兩種尺度（區間尺度、比例尺度）又稱高級測量尺度。通常越高層次的資料越不容易獲得，在處理上高尺度的資料可以降階處理，而低尺度的資料則不適合使用處理高尺度資料的方法，這是在資料分析時需要特別注意之處。一般而言，雖然我們可以透過統計套裝軟體處理
複雜的計算過程，得到結果，解釋上也與直覺相符，但若不瞭解資料的基本特性，則很可能發生錯誤的推論，更甚至造成錯誤的決策，這是在分析資料時需要特別注意。
（一）類別尺度（Nominal scale）
又稱名義尺度，使用數字來分辨事物不同的性質或分類，目的僅在說明事物性質間的差異，數字並不代表性質或類別之間的差異大小或形式。如用0、1 代表男性、女性，此時0 與1 之間的目的是為了要區分性別，並不包含特殊的數字意義。又如職業、地區等變數在經過量化後，其中數字僅作為區分類別之用，並無特殊意義。
（二）順序尺度（Ordinal scale）
順序尺度的資料除了可以區分類別之外，尚具備順序的概念，如名次、滿意度、等級等。在這一類的資料中，我們除了可以區分不同類別的資料，也可對於資料進行排序，例如我們可以知道第一名跟第二名之間的差異，除了類別之外，尚有順序的差別。
以上兩種尺度（名義尺度、順序尺度），一般稱為初級測量尺度，兩者差異之處在於有順序的存在。
（三）區間尺度（Interval scale）
在上述的資料尺度中，我們除了瞭解第一名優於第二名，兩者間具有「等級」的概念，但並不知道第一名優於第二名多少，兩者的差距並無法作為衡量與比較的基礎。因此如果在資料尺度中加上差距的標準，如智商、溫度等，則150C 高於100C，兩者差了50C。兩者之間除了順序的概念之外，並具有相等單位的特性，可衡量之間差異的程度。
（四）比例尺度（Ratio scale）
在區間尺度的資料中，可以瞭解資料間差異的概念，若再加上「倍數」的概念，則就成了比例尺度，例如商品的價格、成交量、報酬率等。我們除了可以說明某甲的身高高於某乙幾公分以外，更可比較兩人身高差異的倍數。在比例尺度中，0 是具有意義的，其所代表的意義為計算的基礎，即表示變數計算距離時，是以自然原點（natural origin）起算；而在區間尺度中，0 僅為區分的標準，並不具備特殊意義。
以上兩種尺度（區間尺度、比例尺度）又稱高級測量尺度。通常越高層次的資料越不容易獲得，在處理上高尺度的資料可以降階處理，而低尺度的資料則不適合使用處理高尺度資料的方法，這是在資料分析時需要特別注意之處。一般而言，雖然我們可以透過統計套裝軟體處理
複雜的計算過程，得到結果，解釋上也與直覺相符，但若不瞭解資料的基本特性，則很可能發生錯誤的推論，更甚至造成錯誤的決策，這是在分析資料時需要特別注意。
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helen41038
#882742
http://ashero.pixnet.net/blog/post/2073733-%5B%E8%BD%89%5D%5B%E7%B5%B1%5D%E8%B3%87%E6%96%99%E7%9A%84%E5%9E%8B%E6%85%8B%E5%8F%8A%E5%B0%BA%E5%BA%A6
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