서수 데이터와주기 데이터의 차이

서수 데이터와 간격 데이터

서수 및 간격은 데이터 유형입니다. 이것은 실제로 정보를 표현하고 분류하는 다른 방법입니다. 두 가지 유형의 데이터는 통계를 사용하여 여러 측면을 측정하기위한 사용자 정보를 제공하므로 중요합니다. 연구에 참여하는 경우 두 가지 유형의 데이터가 자주 필요합니다. 이는 두 데이터 유형 간의 차이점을 이해해야 함을 의미합니다.

서수 데이터

서수 데이터는 척도상의 데이터 정렬을 나타냅니다. 예를 들어, 과목에 특별한식이 요법을받은 날 수와 관련된 변수 X가있을 수 있으며, 변수 Y가 해당 인물의 순위를 측정 할 수 있습니다. 이러한 데이터에서 변수 X의 영향을 변수 Y에 상관시킬 수 있습니다.

간격 데이터

의미있는 연속 측정이 가능하며 데이터도 간격 수준에 있습니다. 여기에서 규모의 값 사이의 균등 한 차이는 규모를 측정하려는 실제 수량 간의 실제 차이에 해당합니다. 예를 들어, 각 개인의 높이 측정치를 수집 할 수 있습니다. 1.8m를 측정하는 사람과 1.7m를 측정하는 사람의 키 차이는 1.9m 인 사람과 다른 사람과의 차이와 동일하다고 안전하게 말할 수 있습니다. 높이 8 미터.

간격을두고 정렬 된 데이터는 순위에 따라 정렬 될 수 있습니다. 이는 간격 데이터를 서수 데이터로 변환 할 수 있음을 의미합니다. 그러나 구간 데이터로 변환 할 수 없으므로 서수 데이터에 관해서도 마찬가지입니다. 그러나 간격 수준 데이터는 서수 수준 데이터 이상을 나타냅니다.

서수 데이터는 순위에 기반합니다. 예를 들어 100 미터 경주에서 경주에서 우승 한 사람은 11 초, 2 위 홀더는 11 초, 3 위 홀더는 12 초 걸릴 수 있습니다. 서로 다른 순위 사이의 시간 간격은 고정되어 있지 않으므로 다른 사람의 순위를 아는 것이 좋습니다. 이름에서 알 수 있듯이 간격 데이터는 연속적인 비율을 기반으로합니다. 온도 눈금에서 50도 및 51도 같은 값을 갖습니다. 그 차이가 1 도임을 압니다.

서수 데이터와 간격 데이터의 차이

서수와 간격 데이터의 가장 큰 차이점은 서수 데이터에서 일정한 비율이 아니고 간격 눈금이 일정하다는 것입니다. 또 다른 차이점은 간격 데이터가 서수 데이터보다 광석 정보를 나타내는 사실입니다.