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變量與屬性 (數據處理)

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科學研究的數據處理中,屬性(attribute)是對象(人、物等)的特性[1]變量(variable)是屬性的邏輯上的集合。[1]變量可以變化,如「高」或「低」。[1]其值由屬性的值確定(也許一個屬性的值就是"low"或"high")。[1] (例如二元期權

當屬性是直觀的,變量操作主義方式用屬性表示,如「健康」用身體質量指數、體脂率等表示。數據處理時,數據表示為items的組合火車多個變量的組合。

每個變量的值在統計學上在該變量的域中是可變的(或者稱分布的)。域(domain)是一個變量所有可能值的集合。

  • 定類測量(nominal scale):以觀察結果的屬性特徵定義的,是準確水平最低的測量。如:性別、種族。
  • 定序測量(ordinal scale):取值可以的按照某種邏輯順序將研究對象排列出高低或大小,但不可以相加減。如成績是優秀、良好、合格、不合格。
  • 定距測量(interval scale):可以確定間隔距離和數量差別。
  • 定比測量(ratio scale):除了具有上述三種尺度的全部性質之外,還具有一個絕對的0點(有實際意義的0點)。如答錯了IQ測試的每個題目也不意味著你全無智力。

參考文獻

  1. ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 Earl R. Babbie英語Earl R. Babbie, The Practice of Social Research", 12th edition, Wadsworth Publishing, 2009, ISBN 0-495-59841-0, p. 14-18