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CFA®一级数量分析中的四种维度是什么？
文章来源：中博教育
发布时间：2020-02-18 10:56
阅读：2497次
在CFA®一级考试数量分析这一部分中讲到了测量数据的四个维度，分别是：
名义维度（nominal scale）
排序维度 （ordinal scale）
区间维度（interval scale）
比率维度 （ratio scale）
好多同学对这四个维度的属性和划分表示不太理解，今天小编就跟大家来讲一讲这四个scales到底是什么！
这四个维度的数据类型中具有名义或排序属性的变量有离散（discrete）变量的特性，而具有区间和比率属性的变量则有连续（continuous）变量的特性。
离散（discrete）
离散变量的数值种类是可数（有限）的，数值之间并不是连续无限可分的。离散变量有两种：
第 一种叫名义测量（ nominal measures）。名义测量只对变量进行分类，变量间的数值差别只反映类别上的异同，对他们排序没有任何意思；不同的变量只表示不同的分类，而不能表示大小关系；不同变量之间没有相等的数值间隔；变量之间不能作加减乘除运算，只能求各类变量的数量。在分析这类数据时常用的统计分析方法有频数分析、求众数。常见的例子包括性别、宗教、贷款是否违约等。
第 二种叫排序测量 （ordinal measures ）。排序测量中的变量不仅可以表示类别，还可以根据某种属性或特征按照一定的大小关系进行排序；但是，每个变量之间的间隔并不一致，彼此之间也不能用加减法来计算间距。可以使用的统计分析方法有频数分析、求众数。常见的例子有职称（初级、中级和高级）、划分年龄层次（儿童、少年、青年、中年及老年）等。
连续（continuous）
连续变量的数值与离散变量不同。连续变量在某一指定的范围内可以取无限多个不同的值。连续变量包括以下分类：
第 一类是区间测量 （interval measures）。区间测量中的变量不仅可以排序，还可以测量变量之间的差值，这种差值表示的是变量之间的标准间距。温度是常见的例子：摄氏温度之间的数值间距是被标准化过的，10度与20度之间的温差和20度与30度之间的温差是一致的。需要注意的是，这类变量没有真正的零点（true zero ornature zero），因为这类变量的数值本身并不表示绝 对的意义，也就是说零这一数值并不表示什么都没有，30度也不能说是10度的三倍，它只是一个标准化的测量指标，数值本身是可以认为规定的。比如摄氏温度的20℃与华氏温度的68℉表示的是一样的意义。
第 二类是比率测量 （ratio measures）。比率测量具有名义测量、顺序测量和间隔测量所有的属性，可以对变量进行分类、排序、加减乘除运算，它有绝 对的零点（true zero）。它在四种测量维度中能体现出的信息。常见的例子有购买力、年龄、降雨量等。
在数理统计、数据分析及金融量化分析等很多定量研究领域中，研究人员必须要懂得如何区分变项的属性，因为只有区分了变量的属性，才能依据不同类型变量的特点来选择合适的数据处理、分析方法。
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Psyche
讲师认证：高级雅思讲师
专业八级证书 ，8年教龄；雅思听力8.5分，阅读9分，写作7.5分；托福114分，GMAT750分 英语专业科班出身，高分通过英语专业四级，专业八级，语言功底扎实，擅长并且热衷于研究英语考试，原国泰航空员工，多年英语教学经验，对考试规律有深入的研究，很多高分提分经典案例，帮助很多学生突破瓶颈，完成目标分数。
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