Каква е разликата между редовните номинални и мащабните данни?
Каква е разликата между редовните номинални и мащабните данни?

Видео: Каква е разликата между редовните номинални и мащабните данни?

Видео: Каква е разликата между редовните номинални и мащабните данни?
Видео: Autonomic Regulation of Glucose in POTS 2024, Може
Anonim

В обобщение, номиналните променливи се използват за „именуване“или етикетиране на поредица от стойности. Пореден везните осигуряват добра информация относно реда на избора, като например в клиент удовлетворение изследване. Интервал везни дайте нас реда на стойностите + възможността за количествено определяне на разликата между всеки един.

Като се има предвид това, каква е разликата между номиналните и поредните данни?

Номинални данни е група от непараметрични променливи, докато Редни данни е група от непараметрични подредени променливи. Въпреки че и двете са непараметрични променливи, това, което ги отличава, е фактът, че редови данни се поставят в някакъв ред според тяхната позиция.

Второ, какъв тип данни е скала? Данните могат да бъдат класифицирани като на един от четири везни: номинален , редовен , интервал или съотношение . Всяко ниво на измерване има някои важни свойства, които е полезно да знаете. Например, само на съотношение скалата има значими нули. Кръгова диаграма показва групи от номинален променливи (т.е. категории).

Съответно, какъв е примерът за редови данни?

Редни данни е данни което е поставено в някакъв ред или мащаб. (Отново, това е лесно за запомняне, защото редовен звучи като ред). Ан пример за редови данни оценява щастието по скала от 1-10. В мащаб данни няма стандартизирана стойност за разликата от една оценка до друга.

Каква е разликата между редовни и интервални данни?

1. Редни данни са най-загрижени за реда и класирането, докато интервални данни са загрижени за разлики на стойност в рамките на две последователни стойности. 2. Редни данни поставете акцент върху позицията в скала, докато интервални данни са на стойност разлики от две стойности в мащаб.

Препоръчано: