3.3 测量的层次
由于目标对象的特殊性、具体性，对它们的测量也就有了不同的层次和标准。所有的量表测量可以被分为四种基本层次：定类、定序、定距和定比，即测量层次（levels of measurement）分类法。[4]
3.3.1 定类测量
定类测量（nominal measures）也被称为类别测量，它是最常见、最基本的测量层次，其实质是对目标对象的分类。使用定类测量时，受访者只需要给出用以描述相应类型的符号作为答案即可。不同答案之间不存在强度上的区隔，所以调研人员也无法根据受访者的答案对其进行排序比较，只能对其进行归类处理。
由于定类测量的实质是归类，在设计定类测量时要注意，针对指标的具体分类应是有穷尽的且分类与分类之间是互不重叠的。比如在报纸栏目中，一则报道是“调查”，那么它就不可能是“消息”“评论”或“广告”。
对其唯一可行的运算是求取不同类型的众数，即计算每类答案的数量，以及基于众数的频数与百分比。如我们将观看节目的受访者划分为“男—女”“未婚—已婚”等。图3-1给出了一些定类测量的例子。
图3-1 定类测量举例
3.3.2 定序测量
定序测量（ordinal measures）也被称为等比测量或比例测量，其值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按照某种特性的排序。定序测量在具有定类测量特性的基础之上，其取值还允许调查人员按照某一逻辑划分等级并进行排序，从而可以确定答案与答案之间的关系，如“甲大于或小于乙”等。适用于定序测量的数据计算既包括定类测量所能计算的众数，还包括中位数、极差、等级相关、秩检验等。图3-2给出了一些定序测量的例子。
图3-2 定序测量举例
3.3.3 定距测量
定距测量（interval measures）也被称为间距测量，其值不仅可以比较大小，且两个值的差有实际意义。它不仅可以将对象分为不同的类别、等级，还可以代表所测对象与一个特定对象的差异程度。比如我们可以在《邪不压正》和《我不是药神》影片质量框架中对“推荐给朋友”这一指标使用7项（1—7）定距测量量表，其中数字1代表绝对不会推荐，数字7代表一定会推荐。这种方法可使调研人员能够直观比较两部电影的质量相对差异。
定距测量的结果除了可以计算众数、中位数之外，还可以计算调研结果的平均数、标准差、积差等。这意味着调研的结果不仅可以给出质化的结果（更好或更差），还能给出不同数据间的差距。图3-3给出了一些定距测量的例子。
图3-3 定距测量举例
3.3.4 定比测量
定比测量（ratio measures）也被称为等比测量或比例测量，它是最高等级的测量尺度。它不仅可以反映前三种层次测量的全部属性，还可以通过绝对0点（即0在测量中有实际意义）来对不同的答案进行比较。其测量结果可以进行运算。比如在调查A大学学生每个月去影院观看电影的数量时，调研人员可以清楚知道每月去影院观看1场电影的甲学生和每月去影院观看4场电影的乙学生，其观影数量的差为3，且合理推测观影数量为4的学生每月的相关花费比观影数量为1的学生要多。如果甲同学每月的观影花费为50元，乙同学每月的观影花费为200元，那么200除以50等于4，即乙同学的观影花费是甲同学的4倍。需要注意的是，是否有“绝对零度”是定类测量与定比测量的唯一区别。图3-4给出了一些定比测量的例子。
图3-4 定比测量举例
3.3.5 测量层次小结
以上层次由低到高，排序为定类测量→定序测量→定距测量→定比测量。较高层次的测量具有较低层次的测量的全部功能。在统计过程中应遵循以下基本原则：适用于较低测量类别的统计方法也可以用于较高类别的测量，反之则不行。不同测量的常用统计量如图3-5所示。
图3-5 测量类型及常用统计量