比例尺度：數字間的比例具有意義
比率尺度是一種特殊的區間尺度，具有絕對的零點。換言之，當變數值為零時，確實表示不存在該測量屬性。例如，長度、重量和金額等變數通常以比率尺度測量。
區間尺度：數字間的比例不具意義
區間尺度介於順序尺度和比例尺度之間。雖然其數字具有順序關係，但數字間的比例並不具有意義。例如，華氏温度是一種區間尺度。
順序尺度：數字間具有順序關係
順序尺度是一種較為粗糙的測量尺度，其數字僅表示順序關係，而不具有等距間隔。例如，評分等級（例如「優」、「良」、「中」、「差」）通常以順序尺度測量。
名義尺度：數字僅用於分類
名義尺度是最粗糙的測量尺度，其中數字僅用於區分類別，而不表示任何順序或數值意義。例如，性別（例如「男」、「女」）通常以名義尺度測量。
測量尺度的類型與其相對應的數據類型
| 測量尺度 | 數據類型 |
|---|---|
| 比率尺度 | 屬量數據 |
| 區間尺度 | 屬量數據 |
| 順序尺度 | 順序數據 |
| 名義尺度 | 分類數據 |
選擇測量尺度的重要性
選擇適當的測量尺度對於數據分析至關重要。不同測量尺度的數據具有不同的數學特性，因此需要採用相應的統計方法進行分析。例如，比率尺度數據可以使用平均值等統計描述量，而名義尺度數據則只能使用頻率等統計描述量。
測量尺度：量化研究中資料等級的分類
導言
測量尺度對於量化研究至關重要，因為它定義了資料的測量水準，進而影響統計分析和解釋的適當性。本文將探討測量尺度及其在研究中的應用。
測量尺度的類型
測量尺度分為四種類型，每種類型提供不同程度的資訊：
| 測量尺度 | 特徵 | 例子 |
|---|---|---|
| 名義尺度 | 只區分類別，沒有順序或距離 | 性別、族羣 |
| 序數尺度 | 區分類別並具備序次，但沒有明確距離 | 學歷、收入等級 |
| 間隔尺度 | 具有序次並有相等的距離，但沒有絕對零點 | 温度（攝氏）、智商分數 |
| 比率尺度 | 具有序次、相等距離和絕對零點 | 長度、重量、收入 |
測量尺度的應用
測量尺度的選擇取決於研究問題和收集到的資料。不同的測量尺度適用於不同的統計分析：
| 測量尺度 | 適用的統計分析 |
|---|---|
| 名義尺度 | 卡方檢定、二項式檢定 |
| 序數尺度 | 非參數檢定（如曼惠特尼 U 檢定、克魯斯克爾-華利斯檢定） |
| 間隔尺度 | t 檢定、ANOVA、相關分析、迴歸分析 |
| 比率尺度 | 各種統計分析，包括 t 檢定、ANOVA、相關分析、迴歸分析 |
測量尺度的限制
測量尺度的選擇也受到限制：
- 觀念化謬誤：將資料歸類到不適當的測量尺度。
- 資訊遺失：使用較低測量尺度會遺失更高測量尺度中可用的資訊。
- 可靠性和效度問題：測量尺度的可靠性和效度會影響資料的準確性和有效性。
結論
測量尺度是量化研究的基礎。瞭解測量尺度的類型、應用和限制對於研究者適當地蒐集和分析資料至關重要。正確的測量尺度選擇可確保適當的統計分析和可靠的結果解釋。
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