等级或测度水平( measurement level)①。 变量的测度等级直接关系到统计分析方法的选择。 变量的测度等级的划分有多种,一般常用的划分为四种,即:名义测度、序 次测度、间距测度、比率测度。 名义测度( norminal measurement)是最低的一种测度等级,也称定名测度。 实际上,名义测度变量的值只代表类型的编码,而这些编码的数值只是一个符 号,数值之间不存在有实际意义的量的关系。比如,性别便是一个名义测度等级 的变量,可以将男性编码定为1,女性编码定为2,但是如果反过来定义编码. 或换用其他任意两个不同的数,甚至直接以文字代表类别,变量所包含的信息也 没有任何损失 序次测度( ordinal measurement)的量化水平高于名义测度,也就是说它所 包含的信息量大于名义测度等级的变量。因为在序次测度等级的变量中,变量编 码不仅具有分类的作用,而且也存在量的关系。比如,受教育程度这个序次测度 等级的变量,采用数字编码表示不同类别,比如:文盲半文盲=1,小学=2,初 中=3,高中=4,大学=5。从中可以看出,随着受教育程度的提高,编码值越 来越大。虽然可以换用2至6甚至反序6至2作为其编码不会损失信息,但是不 可以随意调换各类在序列中的位置。因为,各编码的序值代表了受教育程度的高 低差异。尽管不能准确描述这一差异的大小,但是可以确定这一差异的方向。换 句话说,这些编码值可以应用于不等式计算。比如从受教育程度而言,如果已知 高中>初中,初中>小学,便可以肯定有高中>小学的数量关系。 间距测度等级( interval measurement)的量化程度更高,它的取值不再是类 的编码,而是采用定单位的实际测量值。这时不仅可以知道两个不同变量值存 在差异,而且可以应用减法得到两值之间的差或应用加法得到两值之间的和,它 们的差与和都有实际意义。但是,间距测度等级的变量值之间不能进行乘除计 算,这是因为这一测度等级的变量所取的0值不是物理意义上的绝对0。比如, 在采用摄氏温度时,不能说10度是5度的2倍。因为将这两个摄氏温度换算为 K温度后,这两个温度便不再是2倍关系 比率测度( ratio measurement)是最高级的测度等级,它除了具有间距测度 ①参见Blxk,HM.(1979) Social Statistics, Revised Second Edition. McGraw-hill Inc.:l5-20 郭志刚、郝虹生、杜亚军、曲海波:《社会调查研究的量化方法》,1版,139-145页, 北京,中国人民大学出版社,1989