Классификация данных по типу шкалы измерения признака

В статистических исследованиях используют различные типы признаков, которые характеризуют состояние экономического объекта. Признаки могут иметь различный вид в зависимости от шкалы измерения, что в дальнейшем сказывается на выборе методов статистического анализа.

В зависимости от шкалы измерения различают числовые (количественные) и категориальные (нечисловые, качественные) данные (см. рис. 1.1).

Числовые (numerical) (количественные (quantitative)) данные [45, 56] - это показатели, принимающие числовые значения, которые получаются путем некоторых измерений или подсчетов (например, температура воздуха, концентрация вещества в воде, заработная плата, остатки средств на банковском счете, число работников на фирме и т. д.).

С точки зрения шкал измерений количественные данные считают измеренными в интервальной шкале, которая применяется для отображения величины различия между характеристиками элементов. Интервальная (количественная) шкала показывает, на сколько одно значение больше другого в принятых единицах измерения (например, шкала температур, времени, количества объектов). Интервальная шкала может иметь произвольные начало отсчета и масштаб. Множество допустимых преобразований данной шкалы составляют все линейные преобразования. Основным свойством шкалы интервалов является сохранение отношения длин интервалов. Частными случаями шкалы интервалов являются шкала отношений (нулевое начало отсчета) и шкала разностей (произвольное начало отсчета и единичный масштаб), а также абсолютная шкала (нулевое начало отсчета и единичный масштаб отсчета). Количественные шкалы допускают все арифметические действия над результатами измерения (суммирование, вычитание, умножение, деление).

В случае если данные получены путем измерений и они могут принимать абсолютно любые значения из некоторого промежутка или всей числовой оси, их называют непрерывными (continuous). Если данные образуют конечное или счетное множество и принимают только некоторые изолированные значения на числовой оси, между которыми значений быть не может, то такие признаки называют дискретными (discrete).