对某种产品在质量好坏分成:一等品、二等品、三等品和次品,这里所使用的数据尺度是: (本题 2 分) A. 类别尺度 B. 顺序尺度 C. 等距尺度 D. 等比尺度
这里所使用的数据尺度是A. 类别尺度。
解释:
- 类别尺度(Nominal Scale):也称为名义尺度,是最基础的数据尺度,用于将数据分类或分组,没有数学意义上的大小比较,例如性别、种族、产品等级等。
- 顺序尺度(Ordinal Scale):也称为有序尺度,比类别尺度高级,它不仅能够分类数据,还能表明各类之间的顺序关系,但是这种顺序关系并不表示具体数值间的差距,例如教育程度排名、比赛名次等。
- 等距尺度(Interval Scale):也称为区间尺度,除了具有类别和顺序的特性外,等距尺度的数据之间具有等距的特性,即各个类别之间的差距是相等的,但没有自然的零点,例如摄氏温度、历史年代等。
- 等比尺度(Ratio Scale):也称为比率尺度,是最高级的数据尺度,拥有所有其他尺度的特点,并且有一个自然的零点,可以进行比率运算,例如长度、重量、时间等。
在这个问题中,产品被分为一等品、二等品、三等品和次品,这些分类仅仅代表了产品的不同质量级别,并没有表明这些级别之间具体的数值差距或者顺序关系,因此它们属于类别尺度。
解释:
- 类别尺度(Nominal Scale):也称为名义尺度,是最基础的数据尺度,用于将数据分类或分组,没有数学意义上的大小比较,例如性别、种族、产品等级等。
- 顺序尺度(Ordinal Scale):也称为有序尺度,比类别尺度高级,它不仅能够分类数据,还能表明各类之间的顺序关系,但是这种顺序关系并不表示具体数值间的差距,例如教育程度排名、比赛名次等。
- 等距尺度(Interval Scale):也称为区间尺度,除了具有类别和顺序的特性外,等距尺度的数据之间具有等距的特性,即各个类别之间的差距是相等的,但没有自然的零点,例如摄氏温度、历史年代等。
- 等比尺度(Ratio Scale):也称为比率尺度,是最高级的数据尺度,拥有所有其他尺度的特点,并且有一个自然的零点,可以进行比率运算,例如长度、重量、时间等。
在这个问题中,产品被分为一等品、二等品、三等品和次品,这些分类仅仅代表了产品的不同质量级别,并没有表明这些级别之间具体的数值差距或者顺序关系,因此它们属于类别尺度。