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收集数据需要我们对所观察的现象进行测量，包括定性测量和定量测量。即，我们用变量来量化描述概念。
不同的变量能够被量化的程度有所不同，变量的测度等级按照这种被量化的程度可以分为以下四类：

1. 命名测度(nominal scale)：也称名义测度等级，是最低的一种测度等级，由一系列具有不同名称的类型组成。命名测度对观察结果进行标定和分类，但数据没有大小之分。命名测度等级也可以用数字表示，不过这些数字仅可定性，并不反映定量信息，如样本代号和数字、编码等。
2. 顺序测度(ordinal scale)：也称序次测度等级，量化水平高于命名测度等级，由一系列按顺序排列的范畴组成。将观察所得结果按其大小或数量排定秩次(rank)，可以提供不同个体之间的顺序差异，如一个数据点高于另一个数据点，但不能说明这种差异的大小和程度。
3. 等距测度(interval scale)：也称间距测度等级，量化水平更高，由一系列按顺序排列的范畴组成，而每两个相邻范畴之间距离相等。一般是采用一定单位的实际测量值，可以用加减运算得到数值之间的差或和，反映大小差距。但缺少物理意义上的绝对0点，因此乘除运算没有意义。一些心理量表，如里科特5点等级量表和是/否的两点量表就是常见的等距量表。
4. 比例测度(ratio scale)：是最高的测度等级，除等距测度的特征外，还拥有绝对0点。可以进行乘除运算，反映数量间的比例关系。

例子：

• 命名测度：性别、12星座、人格、颜色；
• 顺序测度：游戏段位、轻中重、学历、Likert 5等级量表（不同程度之间不等距）；
• 等距测度：IQ、温度（摄氏或华氏温标）；
• 比例测度：长度、体重、年龄、温度（热力学温标）。

统计方法：

• 命名测度：百分比、次数、众数和卡方检验；
• 顺序测度：中位数、百分位数、等级相关系数和肯德尔和谐系数；
• 等距测度：平均数、标准差、积差相关、等级相关以及t检验和F检验；
• 比例测度：几何平均数、变异系数以及等距量表可以使用的方法。''