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今日六西格玛黑带练习题：

这道题考查的是数据的测量尺度类型

请同学们打开红皮书162页

看下书本上是怎么定义的

定类(名义)

定类尺度的数据是一些数字形式的名义值。

它可以指示所属的类别，例如0=白色，1=非白色；又如，白色、黑色、其余色。

可以是两类，也可以是多类。

定类尺度是测量形式中最简单的一种。

定类尺度中类别划分是有要求的，那就是集合中的所有项都应属于一类且仅属于一类。

直白地说，定类是把数据分成了名义上的几个类型！

数据之间无顺序或数量关系，仅表示类别差异

例如：男女，黑白，合格/不合格，血型，国家名称......

定序

定序变量是对可能的取值进行的排序。

有顺序关系（如“高>中>低”），但无法量化差距

直白的说：数据可分类并按某种属性排序，但类别间的差距不明确或不等距。

例如，以“好”、“更好”和“极好”来划分顾客对某种服务的偏好、教育水平（小学/中学/大学）、疼痛等级（轻度/中度/重度）、比赛名次（金牌/银牌/铜牌)......

定距

通常我们测量所得到的数据都是连续型数据。但要细致分析，仍然需分为两类。

第一种是定距尺度数据。

例如温度(摄氏或华氏)、记录事件发生的日期及时间等。

这种数据中，“0”是没有意义的，因而没有倍数的概念。

0℃以水结冰为标志，它只有相对意义，我们不能说“60℃是20℃的3倍”。

定距尺度数据还能识别差距的大小，

如“60℃与20℃的差距比40℃与10℃的差距大”,

“60℃与30℃的差距和40℃与10℃的差距是相等的”。

用定距数据所做的统计分析可以使用算术平均，因而可以使用各种统计量，但没有“比值”、“比率”的概念。

直白地说：数据有顺序且等距，但无绝对零点（即“0”不表示“无”）

例如：温度（摄氏度或华氏度）、年份（2020年、2021年）、标准化考试分数（如IQ测试）

定比

连续型数据的第二种是定比尺度数据，

这比定距尺度数据高了一个层次。

例如，绝对温度、长度、质量、电流强度、压力、断裂、强度、亮度、能量等。

这种数据中，“0”是有意义的。

同一个事物的两个不同测量结果之间的比值是有意义的，可以讨论它们的比值。

例如，说“分子运动能量在绝对温度为10°K时是2°K时的5倍”,

“电流强度6安培是电流强度2安培的3倍”是有意义的。

定比尺度数据不但能识别差距的大小，而且可以识别和比较比值的大小。

直白地说：数据有顺序、等距，且有绝对零点（“0”表示“无”或“不存在”）

例如：身高、体重、收入、时间（秒/分钟）、数量（如产品销量）。

四类尺度的核心区别

汇总了一张表，大家觉得有用可以保存一下

了解了定类、定距、定比、定序的基本概念

我们再来看这道题：

六西格玛团队将降雨量按“旱”、“偏少”、“中等”、“偏多”、“涝”分为5类，这种分类方法属于下列哪个测量尺度?

我们知道“旱”、“偏少”、“中等”、“偏多”、“涝”是一种由少到多的排序方式，

既然是排序，那就是上述条件中的定序了，所以答案选B

我们来看【自习人课堂】的解析

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