等比尺度（Ratio measurements）拥有零值及资料间的距离是相等被定义的；
等距尺度（Interval measurements）资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）；
顺序尺度（ Ordinal measurements）的意义并非表现在其值而是在其顺序之上；
名目尺度（Nominal measurements）的测量值则不具量的意义。
扩展资料：
统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。这四种测量（名目、顺序、等距、等比）在统计过程中具有不等的实用性 。
为了将统计学应用到科学，工业以及社会问题上，我们由研究母体开始。这可能是一个国家的人民，石头中的水晶，或者是某家特定工厂所生产的商品。一个母体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成；由这种资料收集所组成的母体我们称它叫时间序列。
为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。
参考资料：百度百科——统计学
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第1个回答 2016-05-29
（1） Norminal Data 定类变量：变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物，这样的变量叫定类变量。问卷的人口特征中最常使用的问题，而调查被访对象的“性别”，就是 定类变量。对于定类变量，加减乘除等运算是没有实际意义的。
（2） Ordinal Data定序变量：变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。问卷的人口特征中最常使用的问题“教育程度“，以及态度量表题目等都是定序变量，定序变量的值之间可以比较大小，或者有强弱顺序，但两个值的差一般没有什么实际意义。
（3）Interval Data 定距变量：变量的值之间可以比较大小，两个值的差有实际意义，这样的变量叫定距变量。有时问卷在调查被访者的“年龄”和“每月平均收入”，都是定距变量。
（4) Ratio Data 定比变量, 有绝对0点，如质量，高度。定比变量与定距变量在市场调查中一般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表示“没有”，仅仅是取值为0。定比变量取值为“0”时，则表示“没有”。
If you work with any statistical analysis tool, sometimes you may have run into configuring the data into either of these following categories: Nominal, Ordinal, Interval, Ratio.
Here is what each term means:
Nominal: Simply names or call them set of characters
Example: Full name, fruits, cars, etc
Ordinal: Nominal + They have order
Example: Small, medium, big
Interval: Ordinal + the intervals between each value are equally split
Example: temperature in Fahrenheit scale:10 20 30 etcNote that 20F is not twice as cold as 40F. So multiplication does not make sense on Interval data. But addition and subtraction works. Which brings us to
next point: Ratio
Ratio: Interval + multiplication makes sense
Weight: 60KG, 120KG.120 KG = 2 * 60 KG
I hope the examples are of help when you are working with statistical analysis tools and need to categorize the data.
（2） Ordinal Data定序变量：变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。问卷的人口特征中最常使用的问题“教育程度“，以及态度量表题目等都是定序变量，定序变量的值之间可以比较大小，或者有强弱顺序，但两个值的差一般没有什么实际意义。
（3）Interval Data 定距变量：变量的值之间可以比较大小，两个值的差有实际意义，这样的变量叫定距变量。有时问卷在调查被访者的“年龄”和“每月平均收入”，都是定距变量。
（4) Ratio Data 定比变量, 有绝对0点，如质量，高度。定比变量与定距变量在市场调查中一般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表示“没有”，仅仅是取值为0。定比变量取值为“0”时，则表示“没有”。
If you work with any statistical analysis tool, sometimes you may have run into configuring the data into either of these following categories: Nominal, Ordinal, Interval, Ratio.
Here is what each term means:
Nominal: Simply names or call them set of characters
Example: Full name, fruits, cars, etc
Ordinal: Nominal + They have order
Example: Small, medium, big
Interval: Ordinal + the intervals between each value are equally split
Example: temperature in Fahrenheit scale:10 20 30 etcNote that 20F is not twice as cold as 40F. So multiplication does not make sense on Interval data. But addition and subtraction works. Which brings us to
next point: Ratio
Ratio: Interval + multiplication makes sense
Weight: 60KG, 120KG.120 KG = 2 * 60 KG
I hope the examples are of help when you are working with statistical analysis tools and need to categorize the data.
第2个回答 推荐于2018-03-18
Nominal：定类、名义变量，计数资料、无序分类资料，如性别、血型。
Ordinal：定序、等级资料，有序分类资料，如疗效：痊愈、显效、有效、无效Interval：定距、尺度变量，计量资料，如温度、身高、体重。Ratio：定比。定比变量值和定距变量值唯一区别是否存在基准0。当变量值为0时不是表示没有为定距变量，如温度变量，当温度为0时，并不是表示没有温度，这样温度就为定距变量，而不是定比变量。本回答被网友采纳
Ordinal：定序、等级资料，有序分类资料，如疗效：痊愈、显效、有效、无效Interval：定距、尺度变量，计量资料，如温度、身高、体重。Ratio：定比。定比变量值和定距变量值唯一区别是否存在基准0。当变量值为0时不是表示没有为定距变量，如温度变量，当温度为0时，并不是表示没有温度，这样温度就为定距变量，而不是定比变量。本回答被网友采纳
第3个回答 2018-03-18
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