Типы весов: Типы лабораторных весов

Типы весов

Главная / Автомобильные весы / Типы весов

Автомобильные весы	Способ установки	Сопутствующее Оборудование	Программное обеспечение	Обслуживание

 

Для взвешивания автотранспорта создано большое количество моделей весов от разных производителей. Кроме того, что весы расчитаны на различную нагрузку (так называемый Наибольший Предел Взвешивания, сокращенно НПВ), сами по себе электронные весы еще различаются по способу взвешивания. Все автомобильные весы можно разделить на два типа: статические и динамические. В чем разница? До недавного времени был только один способ определить вес автомобиля. Транспортное средство, заезжало на весоприемную платформу и останавливалось. В момент остановки автомобиля, происходит стабилизация показаний веса. По этому принципу работают большинство электронных весов. Это весы статического взвешивания.  К статическим весам можно отнести весы поосного взвешивания и подкладные весы. Преимущества: точное определение суммарного веса транспортного средства. Недостатки: требуется , не мобильны, требуется остановка автотранспорта.

Но иногда, полная остановка транспортного средства может создавать проблемы. Как правило, это связано с высокой проходимостью через весовой пост. Иногда этого не позволяет технология или экономически полная остановка не оправдана. В таких случаях используют весы динамического взвешивания. В этих весах также используются тензодатчики, но весоизмерительный преобразователь (терминал, блок индикации) является по сути портативным компьютером. Поступающие данные обрабатываются, с помощью математической модели и выдаются пользователю в виде показаний веса. Как правило, динамические весы умеют снимать данные не только полной массы автомобиля, но и выполняют осевое взвешивание. Преимущества: достаточно точное определение суммарного веса, при условии соответствующей модели одновременно выполняется замер нагрузки на каждую ось, не требуется остановки автомобиля (при этом есть ограничение по скорости движения не более 5 км/ч). Недостатки: требуется подготовленная площадка.

Как уже ранее упоминалось, существуют так называемыце подкладные весы. Предназначены для определения осевой нагрузки в статике. Основное преимущество — моибльность. Весоприемные платформы может переносить один человек. Таким образом, при наличии ровной площадки (на территории предприятия) или участка дорожного полотна с горизонтальной поверхностью, можно самостоятельно провести замеры. Преимущества: мобильность, не требуется специально подготовленная поверхность, достаточно горизонтального участка дорожного полотна. Недостатки: выполняют замер только осевой нагрузки, суммарный вес определяется сложением показаний нагрузки со всех осей, что дает большую погрешность, При длительной работе понадобится источник стабилизированного питания. Требуется полная остановка автомобиля при заезде осью на весоприемную платформу.

Виды весов: лабораторные, ювелирные, автомобильные

Весы — измерительный прибор для определения массы твердых либо жидких веществ. Требования к их характеристикам, степени точности, порядку поверки определяются их назначением. Наиболее строгие нормативы действуют в отношении лабораторных, ювелирных и автомобильных весов.

Лабораторные весы

Ранее в лабораториях использовались и электронные, и механические весы. ГОСТ 24104-2001 фактически запретил использование механических приборов, в результате чего для взвешивания сейчас почти во всех лабораториях применяются только электронные весы. В редких случаях используются равноплечие механические весы, однако измерение с их помощью является длительным и недостаточно точным. В экспресс-лабораториях такое оборудование не применяется.

В лабораториях могут использоваться весы следующих типов:

аналитические. Определение веса в граммах с точностью до четвертого либо пятого знака после запятой. Соответствует установленному ГОСТом 1 и 2 классу точности. Используются для проведения высокоточных измерений. Устанавливаются на устойчивое основание (стол). Могут комплектоваться ветрозащитными экранами. Применяются в химических, медицинских лабораториях, в пищевой промышленности, в испытательных центрах, криминологии, наркологии и т.п.;

3 или 4 класс точности (второй либо третий знак после запятой при измерениях в граммах). Достаточно высокая точность измерения. Допускается применение в химических лабораториях, на пищевых и других производствах, в исследовательских центрах, экологических лабораториях и т. п.;

технические весы (точность до 0,1 г). Применяются в металлургии, химической и пищевой промышленности, некоторых экологических лабораториях. Допускается взвешивание горячих веществ, в том числе для определения массы при оценке влажности и т.п. Дополнительно технические весы могут комплектоваться ветрозащитными экранами, которые используются, если взвешивание выполняют при наличии вибрации либо несильного ветра.

Требования к точности измерения определяются профилем работы лаборатории. Если при проведении исследований или испытаний необходимо обеспечить максимальный показатель воспроизводимости и сходимости, необходимо использовать аналитические весы. Если это не требуется, достаточно весов с меньшей точностью.

Требования к точности весов устанавливаются для конкретного метода анализа и приводятся в технической документации по нему. Эту информацию также можно получить в соответствующем ГОСТ или ТУ.

Ювелирные весы

Используются для определения массы драгоценных камней, ювелирных изделий, драгоценных металлов и т. п. Должны соответствовать требованиям Пробирной палаты. Измерение массы ведется не в граммах, а в каратах (ct=0,2 г). Каратные весы могут быть только электронными, рабочий диапазон может составлять от нескольких каратов до нескольких сотен каратов.

Минимально допустимая точность для ювелирных весов — до третьего знака после запятой при измерении в каратах. Для определения массы мелких драгоценных камней их взвешивают дважды. Первый раз камни взвешиваются по отдельности для того, чтобы отнести их к той или иной весовой группе. Второй раз взвешивается вся весовая группа камней, после чего полученный результат делят на количество взвешенных камней.

При выборе ювелирных весов основными критериями является степень их точности, допустимая погрешность, диапазон допустимых масс, удобство и простота управления. В условиях лаборатории или ювелирной мастерской весы устанавливаются на прочное, ровное основание в месте, защищенном от сквозняков, ветра, вибраций.

Автомобильные весы

Используются на промышленных объектах, производственных комплексах, складах сыпучей продукции и т. п. С использованием автомобильных весов вычисляют массу перевозимого груза. Для этого груженый автомобиль взвешивается, после чего из полученного результата вычитается масса автомобиля без нагрузки. Конструкция таких весов использует тензодатчики, передающие после взвешивания информацию на электронный блок весов для дальнейшего вывода сведений на индикатор или ПК.

В зависимости от требований к эксплуатации, места установки, назначения используются автомобильные весы следующих видов:

• платформенные или колейные;
• для поосного или помостового взвешивания;
• для взвешивания стоящего или движущегося транспорта;
• бесфундаментные или монтируемые на фундамент и т.п.

В зависимости от конструкции весы могут устанавливаться на фундамент либо на дорожные плиты или грунт (бесфундаментный способ). При врезном монтаже весы монтируют на одном уровне с поверхностью проезжей части. Также существуют портативные весы, которые выкладываются на плотный грунт или дорожное полотно.

Взвешивание выполняется в статическом или динамическом режиме. При взвешивании в статическом режиме транспорт останавливается, после чего его масса замеряется целиком или по осям. При динамическом взвешивании масса движущегося на небольшой скорости транспорта фиксируется по осям.

Во многом точность взвешивания зависит от того, выполняется ли оно в статическом или динамическом режиме. Если важно получить высокую точность измерений, лучше использовать весы, которые взвешивают полностью остановившийся транспорт. Если взвешивание должно проходить быстро, предпочтение отдают динамическому режиму.

Еще одна характеристика — предел взвешивания, максимально допустимая для конкретной модели весов масса нагруженного транспорта. При выборе такого оборудования лучше отдавать предпочтение моделям с запасом по этому показателю. Также при выборе автомобильных весов обращают внимание на то, из каких материалов они выполнены, какую собственную массу имеют. Большое значение имеет качество используемой электроники, встроенное ПО и возможность интеграции с внешними системами (например, уже установленной на предприятии системой контроля).

Компания «ЛАБ Реактив» предлагает высокоточное измерительное оборудование для лабораторных и исследовательских центров, ювелирных, производственных, промышленных предприятий. У нас вы сможете купить лабораторные, ювелирные или автомобильные весы с гарантией качества, по выгодной цене и с индивидуальным подбором модели.

Шкалы «Номинальное порядковое отношение интервалов»

Номинальный, порядковый, интервальный и относительный уровни измерения — это шкалы, которые позволяют нам измерять и классифицировать собранные данные по четко определенным переменным для использования в различных целях.

Эти четыре шкалы используются в основном для:

• Номинальная : Используется для распределения данных по взаимоисключающим категориям или группам.
• Порядковый номер : Используется для измерения переменных в естественном порядке, таких как рейтинг или ранжирование. Они дают осмысленное представление об отношениях, предпочтениях и поведении, понимая порядок ответов.
• Интервал : Используется для измерения переменных с равными интервалами между значениями. Этот тип измерения часто используется для измерения температуры и времени, что позволяет проводить точные сравнения и расчеты.
• Соотношение : Позволяет сравнивать и вычислять отношения, проценты и средние значения. Отлично подходит для исследований в таких областях, как наука, инженерия и финансы, где вам нужно использовать отношения, проценты и средние значения, чтобы понять данные.

Ниже мы обсудим все, что вам нужно знать об этих уровнях измерения, характеристиках, примерах и способах их использования.

Уровни измерения в статистике

Для выполнения статистического анализа данных важно сначала понять переменные и то, что следует измерять с их помощью.

В статистике существуют различные уровни измерения, и данные, измеренные с их помощью, можно в общих чертах разделить на качественные и количественные данные. Давайте обсудим Номинальную, Порядковую, Интервальную и Относительную шкалы.

Во-первых, давайте разберемся, что такое переменная. Величина, значение которой изменяется в совокупности и может быть измерено, называется переменной. Например, рассмотрим выборку занятых лиц.

Переменными для этого набора населения могут быть отрасль, местонахождение, пол, возраст, навыки, тип работы, оплачиваемый отпуск и т. д. Значение переменных будет различаться для каждого сотрудника.

Например, в США практически невозможно рассчитать среднюю почасовую ставку рабочего. Таким образом, выборочная аудитория выбирается случайным образом, чтобы она надлежащим образом представляла большую часть населения.

Затем рассчитывается средняя почасовая ставка этой выборочной аудитории. Используя статистические тесты, вы можете сделать вывод о средней почасовой ставке для большей группы населения.

Уровень измерения переменной определяет используемый тип статистического теста. Математическая природа переменной или, другими словами, то, как переменная измеряется, считается уровнем измерения.

Что такое номинальный, порядковый, интервальный и относительный?

Номинальная, порядковая, интервальная и относительная определяются как четыре основных шкалы измерения, используемые для сбора данных в форме опросов и анкет, каждая из которых представляет собой вопрос с несколькими вариантами ответов.

Каждая шкала представляет собой добавочный уровень измерения, то есть каждая шкала выполняет функцию предыдущей шкалы, и все шкалы опросных вопросов, такие как шкала Лайкерта, семантически-дифференциальная, дихотомическая и т. д., являются производными от этих четырех основных уровней измерения переменных. .

Прежде чем мы подробно обсудим все четыре уровня шкал измерения с примерами, давайте кратко рассмотрим, что представляют собой эти шкалы.

Номинальная шкала — это шкала именования, в которой переменные просто «называются» или помечаются без определенного порядка. В порядковой шкале все переменные расположены в определенном порядке, помимо их имен. Шкала интервалов предлагает метки, порядок, а также определенный интервал между каждым из его переменных параметров.

Шкала отношений обладает всеми характеристиками интервальной шкалы, кроме того, она также может принимать значение «ноль» любой из своих переменных.

Вот еще четыре уровня измерения в исследованиях и статистике: номинальный, порядковый, интервальный, относительный.

Номинальная шкала: 1

^st Уровень измерения

Номинальная шкала, также называемая шкалой категориальных переменных, определяется как шкала, которая распределяет переменные по отдельным классификациям и не включает количественное значение или порядок. Эта шкала является самой простой из четырех шкал переменных измерений. Вычисления, выполненные для этих переменных, будут бесполезны, поскольку параметры не имеют числового значения.

В некоторых случаях эта шкала используется для целей классификации – числа, связанные с переменными этой шкалы, являются только тегами для категоризации или разделения. Расчеты, сделанные по этим числам, будут бесполезны, поскольку они не имеют количественного значения.

Для таких вопросов, как:

Где вы живете?

• 1- Пригород
• 2- Город
• 3- Город

Номинальная шкала часто используется в исследовательских опросах и вопросниках, где значение имеют только метки переменных.

Например, опрос клиентов с вопросом «Какую марку смартфонов вы предпочитаете?» Варианты: «Apple»-1, «Samsung»-2, «OnePlus»-3.

• В этом опросном вопросе для исследователя, проводящего потребительские исследования или нетнографию, важны только названия торговых марок. Для этих марок нет необходимости в каком-либо конкретном заказе. Однако, собирая номинальные данные, исследователи проводят анализ на основе соответствующих меток.
• В приведенном выше примере, когда респондент выбирает Apple в качестве предпочтительного бренда, введенные и связанные данные будут равны «1». Это помогло дать количественную оценку и ответить на последний вопрос: сколько респондентов выбрали Apple, сколько выбрали Samsung и сколько выбрали OnePlus, и какой из них самый высокий.
• Это основа количественного исследования, а номинальная шкала является самой фундаментальной шкалой исследования.

Данные номинальной шкалы и анализ

Существует два основных способа сбора данных номинальной шкалы:

1. Задавая открытый вопрос, ответы на который могут быть закодированы соответствующим номером метки, определяемым Исследователь.
2. Другой альтернативой сбору номинальных данных является включение вопроса с множественным выбором, в котором ответы будут помечены.

В обоих случаях анализ собранных данных будет происходить в процентах или по модулю, т. е. наиболее распространенный ответ, полученный на вопрос. Один вопрос может иметь более одного режима, поскольку в целевой группе могут существовать два общих фаворита.

Примеры номинальной шкалы

• Пол
• Политические предпочтения
• Место жительства

Ваш пол?	Каковы ваши политические предпочтения?	Где ты живешь?
M- мужской F- женский	1- Независимый 2- демократ 3- Республиканский	1- Пригород 2- Город 3- Город

Создать бесплатную учетную запись

Номинальная шкала SPSS

В SPSS можно указать уровень измерения в виде шкалы (числовые данные на шкале интервалов или отношений), порядковой или номинальной. Номинальные и порядковые данные могут быть строковыми буквенно-цифровыми или числовыми.

При импорте данных для любой переменной во входной файл SPSS она по умолчанию принимается как масштабируемая переменная, поскольку данные в основном содержат числовые значения. Важно изменить его на номинальный или порядковый или сохранить его в виде шкалы в зависимости от переменной, которую представляют данные.

Порядковая шкала: 2

^и Уровень измерения

Порядковая шкала определяется как шкала измерения переменных, используемая для простого отображения порядка переменных, а не разницы между каждой из переменных. Эти шкалы обычно используются для описания нематематических идей, таких как частота, удовлетворение, счастье, степень боли и т. д. Довольно просто запомнить реализацию этой шкалы, так как «Порядковый номер» звучит похоже на «Порядок», т.е. именно цель этой шкалы.

Порядковая шкала поддерживает описательные качества наряду с внутренним порядком, но лишена происхождения шкалы, поэтому расстояние между переменными нельзя рассчитать. Описательные качества указывают на теговые свойства, аналогичные номинальной шкале, кроме того, порядковая шкала имеет еще и взаимное расположение переменных. Начало этой шкалы отсутствует, в связи с чем нет фиксированного начала или «истинного нуля».

Порядковые данные и анализ 

Данные в порядковой шкале могут быть представлены в табличном или графическом форматах, чтобы исследователь мог провести удобный анализ собранных данных. Кроме того, для анализа порядковых данных можно использовать такие методы, как U-критерий Манна-Уитни и H-критерий Крускала-Уоллиса. Эти методы обычно применяются для сравнения двух или более порядковых групп.

В U-критерии Манна-Уитни исследователи могут сделать вывод, какая переменная одной группы больше или меньше другой переменной случайно выбранной группы. В то время как в тесте Крускала-Уоллиса исследователи могут проанализировать, имеют ли две или более порядковые группы одинаковую медиану или нет.

Узнайте о: Номинальная и порядковая шкала

Примеры порядковой шкалы

Статус на рабочем месте, рейтинг команд в турнирах, порядок качества продукции и порядок согласия или удовлетворения — вот некоторые из наиболее распространенных примеров порядковой шкалы. Эти шкалы обычно используются в исследованиях рынка для сбора и оценки относительных отзывов об удовлетворенности продуктом, изменении восприятия при обновлении продукта и т. д.

Например, вопрос семантической дифференциальной шкалы, такой как:

Насколько вы удовлетворены нашими услугами?

• Очень неудовлетворен – 1
• Не удовлетворен – 2
• Нейтральный – 3
• Доволен – 4
• Очень доволен – 5

1. Здесь порядок переменных имеет первостепенное значение, как и маркировка. Очень неудовлетворенный всегда будет хуже, чем неудовлетворенный, а удовлетворенный будет хуже, чем очень довольный.
2. Здесь порядковая шкала находится на шаг выше номинальной шкалы – порядок соответствует результатам, как и их наименование.
3. Анализ результатов на основе порядка наряду с именем становится удобным процессом для исследователя.
4. Если они намерены получить больше информации, чем то, что они могли бы собрать с помощью номинальной шкалы, они могут использовать порядковую шкалу.

Эта шкала не только присваивает значения переменным, но также измеряет ранг или порядок переменных, например:

• Классы
• Удовлетворение
• Счастье

Насколько вы удовлетворены нашими услугами?

• 1- Очень неудовлетворен
• 2- Не удовлетворен
• 3- нейронный
• 4- Удовлетворено
• 5- Очень доволен

Шкала интервалов: 3

^rd Уровень измерения

Шкала интервалов определяется как числовая шкала, в которой известен порядок переменных, а также разница между этими переменными. Переменные, которые имеют знакомые, постоянные и вычисляемые различия, классифицируются с использованием шкалы интервалов. Также легко запомнить основную роль этой шкалы: «Интервал» указывает на «расстояние между двумя объектами», что и помогает в достижении шкалы интервалов.

Эти весы эффективны, поскольку они открывают двери для статистического анализа предоставленных данных.

Среднее значение, медиану или моду можно использовать для расчета центральной тенденции в этой шкале. Единственным недостатком этой шкалы является отсутствие заранее определенной отправной точки или истинного нулевого значения.

Интервальная шкала содержит все свойства порядковой шкалы, кроме того, предлагает вычисление разницы между переменными. Основной характеристикой этой шкалы является равноудаленная разница между объектами.

Например, рассмотрим температурную шкалу Цельсия/Фаренгейта:

• 80 градусов всегда выше, чем 50 градусов, и разница между этими двумя температурами такая же, как разница между 70 градусами и 40 градусами.
• Кроме того, значение 0 является произвольным, поскольку существуют отрицательные значения температуры, что делает температурную шкалу Цельсия/Фаренгейта классическим примером интервальной шкалы.
• Интервальная шкала часто выбирается в исследовательских случаях, когда разница между переменными является требованием, чего нельзя достичь с помощью номинальной или порядковой шкалы. Интервальная шкала количественно определяет разницу между двумя переменными, тогда как две другие шкалы способны связывать только качественные значения с переменными.
• В отличие от двух предыдущих шкал можно оценить средние и медианные значения в порядковой шкале.
• В статистике часто используется интервальная шкала, так как переменным можно не только присваивать числовые значения, но и производить вычисления на основе этих значений.

Даже если шкалы интервалов замечательны, они не вычисляют «истинное нулевое» значение, поэтому в игру вступает следующая шкала.

Интервальные данные и анализ

Все методы, применимые к анализу номинальных и порядковых данных, применимы и к интервальным данным. Помимо этих методов, существует несколько методов анализа, таких как описательная статистика, корреляционно-регрессионный анализ, которые широко используются для анализа интервальных данных.

Описательная статистика — это термин, используемый для анализа числовых данных, который помогает осмысленно описывать, изображать или суммировать данные, а также помогает в расчете среднего значения, медианы и моды.

Примеры шкалы интервалов

• Существуют ситуации, когда шкалы ориентации считаются шкалами интервалов.
• Помимо температурной шкалы, время также является очень распространенным примером шкалы интервалов, поскольку значения уже установлены, постоянны и измеримы.
• Календарные годы и время также подпадают под эту категорию шкал измерения.
Шкала Лайкерта
• , показатель Net Promoter Score, шкала семантического дифференциала, биполярная матричная таблица и т. д. являются наиболее часто используемыми примерами интервальной шкалы.

Следующие вопросы относятся к категории интервальной шкалы:

• Каков доход вашей семьи?
• Какая температура в вашем городе?

Создайте бесплатную учетную запись

Шкала отношений: 4

^th Уровень измерения

Шкала отношений определяется как шкала измерения переменных, которая не только производит порядок переменных, но также делает различие между переменными известными вместе с информацией на значение истинного нуля. Он рассчитывается, предполагая, что переменные имеют опцию для нуля, разница между двумя переменными одинакова и существует определенный порядок между опциями.

При выборе истинного нуля к переменным можно применять различные методы вывода и описательного анализа. Помимо того, что шкала отношений делает все, что могут делать номинальная, порядковая и интервальная шкалы, она также может устанавливать значение абсолютного нуля. Лучшими примерами шкал отношений являются вес и рост. В маркетинговых исследованиях шкала отношений используется для расчета доли рынка, годового объема продаж, цены будущего продукта, количества потребителей и т. д.

• Шкала отношений предоставляет наиболее подробную информацию, поскольку исследователи и статистики могут рассчитать центральную тенденцию, используя статистические методы, такие как среднее значение, медиана, мода, а также такие методы, как среднее геометрическое, коэффициент вариации или среднее гармоническое. шкала.
• Шкала отношений включает характеристики трех других шкал измерения переменных, т. е. маркировку переменных, значимость порядка переменных и вычисляемую разницу между переменными (которые обычно равноудалены).
• Из-за существования истинного нулевого значения шкала отношения не имеет отрицательных значений.
• Чтобы решить, когда использовать шкалу отношений, исследователь должен наблюдать, обладают ли переменные всеми характеристиками шкалы интервалов наряду с наличием абсолютного нулевого значения.
• Среднее значение, мода и медиана могут быть рассчитаны с использованием шкалы отношений.

Данные о соотношениях и анализ

На фундаментальном уровне данные шкалы отношений носят количественный характер, благодаря чему все методы количественного анализа, такие как SWOT, TURF, кросс-табуляция, совместное использование и т. д., могут использоваться для расчета данных о соотношениях. В то время как некоторые методы, такие как SWOT и TURF, будут анализировать данные о соотношении таким образом, чтобы исследователи могли создавать дорожные карты того, как улучшить продукты или услуги, а кросс-таблица будет полезна для понимания того, будут ли новые функции полезны для целевой рынок или нет.

 

Примеры шкалы соотношений

Следующие вопросы относятся к категории шкалы соотношений:

• Каков текущий рост вашей дочери?
  • Менее 5 футов.
  • 5 футов 1 дюйм – 5 футов 5 дюймов
  • 5 футов 6 дюймов — 6 футов
  • Более 6 футов
• Какой у вас вес в килограммах?
  • Менее 50 кг
  • 51- 70 кг
  • 71- 90 кг
  • 91-110 кг
  • Более 110 кг

Узнайте о: шкале интервала и отношения

Уровни измерения: основные характеристики

Четыре шкалы измерения данных — номинальная, порядковая, интервальная и отношение — довольно часто обсуждаются в академическом обучении. Приведенная ниже простая для запоминания диаграмма может помочь вам в тесте статистики.

Предложения:	Номинал	Ordinal	Interval	Ratio
The sequence of variables is established	–	Yes	Yes	Yes
Mode	Yes	Yes	Yes	Yes
Median	–	Yes	Yes	Yes
Mean	–	–	Yes	Yes
Difference between variables can be evaluated	–	–	Yes	Yes
Addition and Subtraction of variables	–	–	Yes	Yes
Умножение и деление переменных	–	–	–	Да
Абсолютный нуль	–	–	–	Да

Заключение

Понимание уровней измерения имеет решающее значение в исследованиях, поскольку оно влияет на тип анализа, который может быть выполнен, и на выводы, которые можно сделать на основе данных. Понимая разницу между номинальными, порядковыми, интервальными и относительными данными, исследователи могут принимать более обоснованные решения о подходящих статистических тестах и ​​о том, как интерпретировать их результаты.

Помните, что выбор соответствующего уровня измерения является важным шагом в разработке исследования, поэтому найдите время, чтобы тщательно обдумать уровень измерения, наиболее подходящий для вашего исследовательского вопроса и данных.

QuestionPro предлагает различные типы вопросов, которые позволят вам собирать данные для любой переменной, а также мощные инструменты анализа данных и платформы управления данными, чтобы использовать весь потенциал ваших исследований.

Создайте бесплатную учетную запись

ПОДЕЛИТЕСЬ ЭТОЙ СТАТЬЕЙ:

Типы данных и шкалы измерения

Данные — это ценный актив, настолько, что это самый ценный ресурс в мире. Это делает понимание различных типов данных и роль специалиста по обработке и анализу данных более важными, чем когда-либо. В деловом мире все больше компаний пытаются понять большие числа и то, что они могут с ними сделать. Экспертиза данных пользуется большим спросом. Определение правильных данных и шкал измерения позволяет компаниям организовывать, идентифицировать, анализировать и, в конечном счете, использовать данные для обоснования стратегий, которые позволят им оказывать реальное влияние.

Данные высшего уровня: качественные и количественные

Что такое данные? Короче говоря, это совокупность измерений или наблюдений, разделенных на два разных типа: качественные и количественные.

Качественные данные относятся к информации о качествах или к информации, которую невозможно измерить. Как правило, описательный и текстовый. Примеры включают цвет глаз человека или тип автомобиля, на котором он ездит. В опросах он часто используется для классификации ответов «да» или «нет».

Количественные данные являются числовыми. Он используется для определения информации, которую можно подсчитать. Некоторые примеры количественных данных включают расстояние, скорость, рост, длину и вес. Легко запомнить разницу между качественными и количественными данными, поскольку одни относятся к качествам, а другие — к количествам.

Книжная полка, например, может иметь 100 книг на полках и иметь высоту 100 сантиметров. Это количественные точки данных. Цвет книжной полки — красный — является качественной точкой данных.

Что такое количественные (числовые) данные?

Количественные или числовые данные можно разделить на два типа: дискретные и непрерывные.

Дискретные данные

Дискретные данные — это целое число, которое нельзя разделить или разбить на отдельные части, дроби или десятичные дроби. Примеры дискретных данных включают количество домашних животных у кого-то — можно иметь двух собак, но не двух с половиной собак. Количество побед чьей-либо любимой команды также является формой дискретных данных, потому что у команды не может быть полувыигрыша — это либо победа, либо поражение, либо ничья.

Непрерывные данные

Непрерывные данные описывают значения, которые можно разбить на различные части, единицы, дроби и десятичные дроби. Можно измерять непрерывные точки данных, такие как рост и вес. Время также можно разбить – на полсекунды или на полчаса. Температура — еще один пример непрерывных данных.

Дискретные и непрерывные

Существует простой способ запомнить разницу между двумя типами количественных данных: данные считаются дискретными, если их можно сосчитать, и непрерывными, если их можно измерить. Кто-то может считать студентов, купленные билеты и книги, а кто-то измеряет рост, расстояние и температуру.

Что такое качественные (категориальные) данные?

Качественные данные описывают качество точек данных и не являются числовыми. Он используется для определения информации, а также может быть дополнительно разбит на подкатегории по четырем шкалам измерения.

Свойства и масштабы измерения

Шкалы измерения определяют и классифицируют переменные. Психолог Стэнли Стивенс разработал четыре общепринятые шкалы измерения: номинальных 9.0009 , порядковый номер , интервал и коэффициент . Каждая шкала измерения имеет свойства, которые определяют, как правильно анализировать данные. Оцениваются следующие свойства: идентичность , величина , равные интервалы и минимальное значение нуля .

Свойства измерения

• Идентичность: Идентичность относится к каждому значению, имеющему уникальное значение.

• Величина: Величина означает, что значения имеют упорядоченное отношение друг к другу, поэтому переменные имеют определенный порядок.

• Равные интервалы: Равные интервалы означают, что точки данных вдоль шкалы равны, поэтому разница между точками данных 1 и 2 будет такой же, как разница между точками данных 5 и 6.

• Минимальное значение нуля: Минимальное значение нуля означает, что весы имеют истинную нулевую точку. Градусы, например, могут упасть ниже нуля и все еще иметь значение. Но если вы ничего не весите, вы не существуете.

Четыре шкалы измерения

Понимая масштаб измерения своих данных, специалисты по данным могут определить тип статистического теста для выполнения.

1. Номинальная шкала измерения

Номинальная шкала измерения определяет свойство идентичности данных. Эта шкала имеет определенные характеристики, но не имеет числового значения. Данные могут быть помещены в категории, но не могут быть умножены, разделены, добавлены или вычтены друг из друга. Также невозможно измерить разницу между точками данных.

Примеры номинальных данных включают цвет глаз и страну рождения. Номинальные данные можно снова разбить на три категории:

• Номинал с заказом: Некоторые номинальные данные могут быть разбиты на подкатегории по порядку, например, «холодный, теплый, горячий и очень горячий».

• Номинальные без порядка: Номинальные данные также могут быть подразделены на номинальные без порядка, например, мужские и женские.

• Дихотомические: Дихотомические данные определяются наличием только двух категорий или уровней, таких как «да» и «нет».

2. Порядковая шкала измерения

Порядковая шкала определяет данные, которые располагаются в определенном порядке. Хотя каждое значение ранжировано, нет информации, которая бы указывала, что отличает категории друг от друга. К этим значениям нельзя ни добавить, ни вычесть.

Примером такого рода данных могут быть точки данных об удовлетворенности в опросе, где «один = счастливый, два = нейтральный и три = несчастный». Когда кто-то финишировал в гонке, также описываются порядковые данные. Хотя первое, второе или третье место показывает, в каком порядке финишировали бегуны, оно не указывает, насколько далеко финишер, занявший первое место, был впереди бегуна, занявшего второе место.

3. Интервальная шкала измерения

Интервальная шкала содержит свойства номинальных и упорядоченных данных, но разницу между точками данных можно определить количественно. Этот тип данных показывает как порядок переменных, так и точные различия между переменными. Их можно складывать или вычитать друг из друга, но нельзя умножать или делить. Например, 40 градусов — это не 20 градусов, умноженных на два.

Эта шкала также характеризуется тем, что число ноль является существующей переменной. В порядковой шкале ноль означает, что данные не существуют. В интервальной шкале ноль имеет значение — например, если вы измеряете градусы, ноль имеет значение температуры.

Точки данных на шкале интервалов имеют одинаковую разницу между собой. Разница на шкале между 10 и 20 градусами такая же, как и между 20 и 30 градусами. Эта шкала используется для количественной оценки различий между переменными, тогда как две другие шкалы используются только для описания качественных значений. Другие примеры интервальных шкал включают год выпуска автомобиля или месяцы года.

4. Шкала отношений

Шкалы отношений включают свойства всех четырех шкал измерения. Данные являются номинальными и определяются тождеством, могут быть классифицированы по порядку, содержат интервалы и могут быть разбиты на точные значения. Вес, рост и расстояние — все это примеры переменных отношений. Данные в шкале отношений можно складывать, вычитать, делить и умножать.

Шкалы отношений также отличаются от шкал интервалов тем, что шкала имеет «истинный ноль». Число ноль означает, что данные не имеют точки значения. Примером этого является рост или вес, поскольку кто-то не может быть ростом ноль сантиметров или весить ноль килограммов, или иметь отрицательные сантиметры или отрицательные килограммы. Примерами использования этой шкалы являются расчет акций или продаж. Из всех типов данных на шкалах измерения специалисты по данным могут больше всего сделать с точками данных отношения.

Подводя итог, номинальные весы используются для маркировки или описания значений. Порядковые шкалы используются для предоставления информации о конкретном порядке точек данных, что в основном наблюдается при использовании опросов удовлетворенности. Шкала интервалов используется для понимания порядка и различий между ними. Шкалы отношений дают больше информации об идентичности, порядке и различиях, а также разбивку числовых деталей в каждой точке данных.

Использование количественных и качественных данных в статистике

Как только специалисты по обработке данных получат исчерпывающий набор данных из своей выборки, они могут начать использовать эту информацию для составления описаний и выводов. Для этого они могут использовать как описательную, так и логическую статистику.

Описательная статистика

Описательная статистика помогает продемонстрировать, представить, проанализировать и обобщить результаты, содержащиеся в образце. Они представляют данные в простой для понимания и презентабельной форме, например, в виде таблицы или графика. Без описания данные были бы в необработанном виде без пояснений.

Подсчет частоты

Один из способов, которым специалисты по данным могут описать статистику, — это использование подсчета частоты или статистики частоты, которая описывает количество раз, когда переменная присутствует в наборе данных. Например, количество людей с голубыми глазами или количество людей с водительскими правами в выборке можно подсчитать по частоте. Другие примеры включают квалификацию образования, такую ​​как аттестат о среднем образовании, университетский диплом или докторскую степень, а также категории семейного положения, такие как холост, женат или разведен.

Частотные данные представляют собой форму дискретных данных, так как части значений не могут быть разбиты на части. Вместо этого для расчета непрерывных точек данных, таких как возраст, специалисты по данным могут использовать центральную статистику тенденций. Для этого они находят среднее или среднее значение точки данных. Используя пример возраста, это может сказать им средний возраст участников в выборке.

Хотя специалисты по обработке и анализу данных могут делать выводы на основе описательной статистики и представлять их в понятной форме, они не обязательно могут делать выводы. Вот тут-то и приходит на помощь статистика выводов.

Логическая статистика

Логическая статистика используется для выдвижения гипотезы из набора данных. Было бы невозможно получить данные от всего населения, поэтому специалисты по данным могут использовать логическую статистику для экстраполяции своих результатов. Используя эту статистику, они могут делать обобщения и прогнозы в отношении более широкой выборки, даже если они не опросили их всех.

Примером использования логической статистики являются выборы. Еще до того, как вся страна проголосовала, специалисты по данным могут использовать подобную статистику, чтобы делать предположения относительно того, кто может победить на основе меньшего размера выборки.

Использование визуализации данных для обмена идеями

Визуализация данных описывает методы, используемые для создания графического представления образца данных путем кодирования его с помощью визуальных фрагментов информации. Это помогает передавать данные зрителям четким и эффективным способом.

Характеристики эффективных графических дисплеев

Эффективная визуализация может помочь людям анализировать сложные значения данных и делать выводы. Целью этого процесса является максимально четкое изложение результатов. Графический дисплей с эффективным обменом сообщениями будет четко отображать данные и позволит зрителю получить представление и тенденции из набора данных и выявить различные результаты между данными.

Примеры визуализации данных

Наилучшее визуальное представление набора данных определяется отношениями, которые специалисты по данным хотят передать между точками данных. Они хотят представить распределение с выбросами? Они хотят сравнить несколько переменных или проанализировать одну переменную во времени? Представляют ли они тенденции в вашем наборе данных? Вот некоторые из ключевых примеров визуализации данных.

• Гистограмма используется для сравнения двух или более значений в категории и того, как несколько фрагментов данных соотносятся друг с другом.

• Линейный график используется для визуального представления тенденций, шаблонов и колебаний в наборе данных. Линейные графики обычно используются для прогнозирования информации.

• Точечная диаграмма используется для отображения взаимосвязи между точками данных в компактной визуальной форме.

• Круговая диаграмма используется для сравнения частей целого.

• A Воронкообразная диаграмма используется для представления того, как данные перемещаются по различным шагам или стадиям процесса.

• Гистограмма используется для представления данных за определенный период времени или интервал.

Количественные сообщения

Количественные сообщения описывают отношения данных. В зависимости от выборки существуют разные способы передачи количественных данных.

• Номинальное сравнение: Подкатегории сравниваются по отдельности в произвольном порядке.

• Временной ряд: Индивидуальная переменная отслеживается в течение периода времени, обычно представленного в виде линейной диаграммы.

• Ранжирование: Подкатегории ранжируются по порядку, обычно представленному в виде гистограммы.

• Часть к целому: Подкатегории представлены в виде соотношения по сравнению с целым, обычно представленным в виде гистограммы или круговой диаграммы.

• Отклонение: Подкатегории сравниваются с контрольной точкой, обычно представленной в виде гистограммы.

• Частотное распределение: Подкатегории подсчитываются в интервалах, обычно представленных в виде гистограммы.

• Корреляция: Два набора мер сравниваются, чтобы определить, движутся ли они в одном и том же или противоположном направлении, обычно представленном на диаграмме рассеивания.

Расширьте свои знания в области обработки данных

Поскольку наука о данных становится все более востребованным навыком, сейчас самое подходящее время, чтобы расширить свои знания о самом ценном ресурсе в мире: данных.