ШКАЛА ДАННЫХ

существует 4 уровня данных. Номинальные данные - те, которые представляют собой только имена или названия. Например, номинальная информация - номер социальной страховки. Они имеют значение, но с ними нельзя провести никаких математических действий, кроме сведения в таблицу. Следующий уровень данных - порядковые данные. Порядковые данные позволяют выделить какой-то смысл из интерпретации порядка данных, но не описывают расстояния между показателями. Например, в Олимпийских играх баллы 8, 9 и 10 означают, что 10 лучше 9, что, в свою очередь, лучше 8. Однако они не означают, что спортсмен, который получил 9, выступил на 90% также хорошо, как тот, который получил 10, а тот, который получил 8, - на 80%. Интервалы между значениями не одинаковы. Следующий уровень - интервальные данные - обладают этим свойством. Температурные шкалы и Фаренгейта, и Цельсия - интервальные. Расстояния между значениями одинаковы. Чтобы соответствовать требованиям четвертого уровня - пропорциональные данные - должен существовать абсолютный ноль. Ноль по шкале Фаренгейта и Цельсия - не абсолютный ноль в понимании полного отсутствия тепла, а вот в шкале Кельвина абсолютный ноль есть, что делает ее пропорциональной шкалой. Другие пропорциональные шкалы включают системы измерений расстояния, веса и скорости. Шкала данных определяет, какой тип статистического теста можно провести. Например, решения по полиграфному обследованию относятся к номинальным данным: свидетельствующие о лжи, свидетельствующие о правдивости или неубедительные (хотя некоторые специалисты утверждают, что если эти решения основаны на баллах, они относятся к порядковому уровню). Точные значения амплитуды реакции, задержки реакции и времени восстановления реакции - пропорциональные данные, с которыми можно проводить сложные статистические операции и применять автоматические алгоритмы, чтобы рассчитать вероятности.