间隔数据:定义,示例和分析

沿着在相邻值之间具有相等距离的数值刻度测量间隔数据。这些距离称为“间隔”。

间隔尺度没有真正的零点,这就是区别于a的比例比例。在间隔量表中,零是任意点,而不是完全不存在变量。

间隔尺度的常见示例包括标准化测试,例如SAT和心理库存。

测量水平

间隔是四个层级之一测量水平。测量级别表示如何记录数据。水平越高,测量越复杂。

4级测量:标称,序数,间隔和比例

名义变量和序数变量是分类变量,间隔变量和比率变量是定量变量。可以对数量数据进行比分类数据多得多的统计测试。

间隔VS比率尺度

间隔和比例尺度均在值之间具有相等的间隔。但是,只有比例尺度具有真正的零,表示总体不存在变量。

摄氏度和华氏温度是间隔量表。这些刻度上的每个点与相邻点的间隔正好是一度。20和21度之间的差和225和226度之间的差是一样的。

然而,这些刻度有任意的零点——0度并不是可能的最低温度。

因为没有真正的零,所以您无法在间隔尺度上乘以或划分分数。30°C不为15°C的两倍。类似地,-5°F不像-10°F一样冷。

相比之下,开尔文温度刻度是一个比例比例。在开尔文秤中,没有什么可以比0 K更冷。因此,开尔文中的温度比有意义:20 k是热量的两倍为10 k。

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间隔数据的示例

像智力等心理概念通常通过操作化在测试或存货中。这些测试的分数间隔相等,但它们没有真正的零,因为它们不能测量“零智力”或“零个性”。

类型 例子
标准化测试 智商

gr

GMAT考试

心理库存 贝克的抑郁库存

乌鸦的进步矩阵

五大人格特质考试

识别规模是否是间隔或序单,考虑它是否使用固定测量单元的值,其中任意两个点之间的距离是已知尺寸的。例如:

  • 疼痛评定从0(无疼痛)到10(最糟糕的疼痛)是间隔。
  • 疼痛评定量表从没有疼痛,轻微的疼痛,中度疼痛,严重的疼痛,最严重的痛苦是序数。

将您的数据视为间隔数据允许更强大的功能统计测试要进行。

间隔数据分析

要获取数据概述,可以首先收集以下内容描述性统计

间隔数据示例
您收集来自城市A的59名毕业生的SAT分数。测试者可以在SAT 400-1600之间的任何地方得分。

分配

表格和图表可以用来组织您的数据和可视化其分布。

要组织数据,请将其输入分组频率分布表。

SAT得分 频率
401 - 600. 0.
601 - 800. 4.
801 - 1000 15.
1001 - 1200. 19.
1201 - 1400. 16.
1401 - 1600. 5.
要显示数据,请将其绘制在频率分布多边形上。绘制x轴上的分组和y轴上的频率,并使用行加入每个间隔的中点。可以使用频率分布多边形来可视化数据的分布。

集中趋势

从您的图表中,您可以看到您的数据相当通常分布。由于没有歪斜,找到大部分的价值观,您可以使用所有3个常见措施集中趋势:众数、中位数和平均数。

模式是数据集中最常用的重复值。在这种情况下,没有模式,因为每个值仅出现一次。
中位数值恰好在数据集的中间。要找到中间位置,取(N.+1)/ 2在哪里N.是总值的总数。

N.+1)/ 2 =(59 + 1)/ 2 = 30

中位数在第30个位置,具有价值1120.

的意思是使用所有值,为您提供数据趋势的单个数字。要找到均值,请使用Σx/N.。总结所有值(Σx)并划分总和ñ。

Σx= 65850.
N.= 59.
Σx/n =65850/59 =1116.1.

当您具有正常分布的定量数据时,均值通常被认为是中央趋势的最佳衡量标准。这是因为它在数据集中使用的每一个值都是因为模式或中位数。

变化性

范围,标准偏差和方差描述了您的数据如何传播。该范围是最容易计算的,而标准偏差和方差更加复杂,而且更具信息丰富。

找到范围,从数据集中的最高值中减去最低值。我们的最大值为1500,我们的最低值为620。

范围= 1500 - 620 =880.

标准偏差S.)是数据集中的平均可变性量。它平均地告诉您每个分数从平均值遵循的距离。大多数计算机程序都将轻松计算您的标准偏差。如果你想用手这样做,请使用这些脚步

S.=210.42

方差S. 2)是与平均值的平均平均偏差。与平均值的偏差是数据集中的值与均值之间的差异。要找到方差,方形标准偏差。


S.
2=44279.36.

统计测试

既然您概述了数据,您可以选择合适测试用于统计推论。与A.正常分布间隔数据,参数和非参数测试都是可能的。

参数测试比非参数测试更强大,让您对您的数据进行更强烈的结论。但是,您的数据必须达到几个需求用于参数测试。

以下参数测试是应用于最常见的参数测试假设关于间隔数据。

目标 样本或变量 测试 例子
手段的比较 2样品 T-Test. 2所不同高中学生的SAT平均成绩有什么不同?
手段的比较 3个或更多样品 Anova. 3个测试准备计划的平均SAT分数有什么区别?
相关性 两个变量 Pearson的R. SAT分数和GPA如何相关?
回归 两个变量 简单的线性回归 父母收入对SAT分数有何影响?

关于间隔数据的常见问题

四个测量水平是多少?

测量水平告诉你如何录制变量是多么的变量。有4个测量级别,可以从低到高点排列:

  • 义务数据只能分类。
  • 序单数据可以分类和排序。
  • 间隔数据可以分类和排序,并均匀间隔。
  • 比率数据可以分类,排名,均匀间隔,并且具有自然零。
间隔和比率数据之间有什么区别?

间隔比率数据可以在相邻值之间进行分类,排名,并在相邻值之间具有相等的间隔,只有比率尺度具有真正零。

例如,摄氏度或华氏度的温度是间隔刻度,因为零不是可能的最低温度。在开尔文秤中,比例尺度,零表示总缺乏热能。

是李克特级序数或间隔尺度吗?

通常考虑单个李克特类型的问题序数数据,因为这些项目具有清晰的排序,但没有均匀的分布。

全面的利开特式量表分数有时被视为间隔数据。这些分数被认为是有方向性的,甚至他们之间的间隔。

数据类型确定了什么统计测试您应该用来分析您的数据。

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Pritha bhandari.

Pritha有一个英语,心理学和认知神经科学的学术背景。作为跨学科研究员,她喜欢写文章,了解学生和学者的棘手的研究概念。

1条评论

Pritha bhandari.
Pritha Bhandari(Scribbr队)
8月28日,2020年下午4:40

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