数据类型与测量尺度
1. Data (数据)
- Definition / 定义:
Data is fact-based information such as numbers, figures, and tables.
数据是基于事实的信息，例如数字、图表和表格。
- Example / 例子:
Sales numbers in January, customer ages in a survey.
一月份的销售额、调查中顾客的年龄。
- Extension / 拓展:
Data supports analysis and decision-making instead of relying on intuition.
数据支持分析和决策，而不是依赖直觉。
2. Elements, Variables, Observations (元素、变量与观测)
- Elements (元素)
- Definition / 定义: Objects on which data are collected.
数据收集的对象。
- Example / 例子: A student, a product, a country.
学生、产品、国家。
- Variables (变量)
- Definition / 定义: Characteristics or features of elements.
元素的特征或属性。
- Example / 例子: Age, income, gender.
年龄、收入、性别。
- Observations (观测值)
- Definition / 定义: Measurements collected on variables for each element.
每个元素在变量上的测量值。
- Example / 例子: Student A: gender = female, age = 20, GPA = 3.5.
学生A：性别=女，年龄=20，GPA=3.5。
3. Scales of Measurement (测量尺度)
- Nominal (名义尺度)
- 分类，没有顺序 (Classification without order)
- Ordinal (顺序尺度)
- 有顺序，但间隔不相等 (Ordered, unequal intervals)
- Interval (区间尺度)
- 有顺序，间隔相等，但无绝对零点 (Ordered, equal intervals, no true zero)
- Ratio (比率尺度)
- 有顺序，间隔相等，有绝对零点 (Ordered, equal intervals, true zero)
- ==年龄==
4. Data Types (数据类型)
- Categorical Data (分类数据)
- 非数值型，分组或类别 (Non-numeric, grouped or categorical)
- Example: Gender, opinion (性别、意见)
- Quantitative Data (数量数据)
- 数值型，有度量意义 (Numeric, measurable)
- Example: Age, income (年龄、收入)
5. Data Structure (数据结构)
- Cross-sectional Data (横截面数据)
- 同一时间点的数据 (Data at a single point in time)
- Example: Students’ GPA in Spring 2025 (2025年春季学期学生的GPA)
- Time Series Data (时间序列数据)
- 多个时间段的数据 (Data across multiple time periods)
- Example: Monthly sales over 5 years (五年内的月度销售额)
6. Data Sources (数据来源)
- Existing Sources (已有数据)
- 内部或外部来源 (Internal or external)
- Example: Company records, government database (公司记录、政府数据库)
- Statistical Studies (统计研究)
- 通过实验或调查收集 (Collected by experiments or surveys)
- Example: Market survey, clinical trial (市场调查、临床实验)