Именной масштаб: Виды записи масштаба — урок. География, 5 класс.

Практические занятия №2. Перевод численного масштаба в именованный.

Масштаб 1:  100 000

1 мм на карте – 100 м (0,1 км) на местности

1 см на карте – 1000 м (1 км) на местности

10 см на карте – 10000 м (10 км) на местности

Масштаб 1:10000

1 мм на карте – 10 м (0,01 км) на местности

1 см на карте – 100 м (0,1 км) на местности

10 см на карте – 1000м (1 км) на местности

Масштаб 1:5000

1 мм на карте – 5 м (0,005 км) на местности

1 см на карте – 50 м (0,05 км) на местности

10 см на карте – 500 м (0,5 км) на местности

Масштаб 1:2000

1 мм на карте – 2 м (0,002 км) на местности

1 см на карте – 20 м (0,02 км) на местности

10 см на карте – 200 м (0,2 км) на местности

Масштаб 1:1000

1 мм на карте – 100 см (1 м) на местности

1 см на карте – 1000см (10 м) на местности

10 см на карте – 100 м на местности

Масштаб 1:500

1 мм на карте – 50 см (0,5 метра) на местности

1 см на карте – 5 м на местности

10 см на карте – 50 м на местности

Масштаб 1:200

1 мм на карте – 0,2 м (20 см) на местности

1 см на карте – 2 м (200 см) на местности

10 см на карте – 20 м (0,2 км) на местности

Масштаб 1:100

1 мм на карте – 0,1 м (10 см) на местности

1 см на карте – 1 м (100 см) на местности

10 см на карте – 10м (0,01 км) на местности

Пример 1

Переведите численный масштаб карты в именованный:

1:200 000

1:10 000 000

1:25 000

Решение:

Для более легкого перевода численного масштаба в именованный нужно посчитать, на сколько нулей кончается число в знаменателе.

Например, в масштабе 1 : 500 000 в знаменателе после цифры 5 находится пять нулей.


Если после цифры в знаменателе пять и более нулей, то, закрыв (пальцем, авторучкой или просто зачеркнув) пять нулей, получим число километров на местности, соответствующее 1 сантиметру на карте.

Пример для масштаба 1 : 500 000

В знаменателе после цифры – пять нулей. Закрыв их, получим для именованного масштаба: в 1 см на карте 5 километров на местности.


Если после цифры в знаменателе менее пяти нулей, то, закрыв два нуля, получим число метров на местности, соответствующее 1 сантиметру на карте.

Если, например, в знаменателе масштаба 1 : 10 000 закроем два нуля, получим:

в 1 см – 100 м.

Ответы:

в 1 см – 2 км;

в 1 см – 100 км;

в 1 см – 250 м.

Используйте линейку, накладывайте на карты для облегчения измерения расстояний.

Пример 2

Переведите именованный масштаб в численный:

в 1 см – 500 м

в 1 см – 10 км

в 1 см – 250 км 

Решение:

Для более легкого перевода именованного масштаба в численный нужно перевести расстояние на местности, указанное в именованном масштабе, в сантиметры.

Если расстояние на местности выражено в метрах, тогда чтобы получить знаменатель численного масштаба, нужно приписать два нуля, если в километрах, то пять нулей. 


Например, для именованного масштаба в 1 см – 100 м расстояние на местности выражено в метрах, поэтому для численного масштаба приписываем два нуля и получаем: 1 : 10 000.

Для масштаба в 1 см – 5 км приписываем к пятерке пять нулей и получаем: 1 : 500 000.

Ответы:

  1 : 50 000;

  1 : 1 000 000;

  1 : 25 000 000.

Карты в зависимости от масштабов условно подразделяют на следующие типы:

топографические планы – 1:400 – 1:5 000;

крупномасштабные топографические карты – 1:10 000 – 1:100 000;

среднемасштабные топографические карты – от 1:200 000 – 1:1 000 000;

мелкомасштабные топографические карты – менее 1:1 000 000.

Карты  масштабов:

1:10 000 (1см =100м)

1:25 000 (1см = 100м)

1:50 000 (1см = 500м)

1:100 000 (1см =1000м)

называются крупномасштабными.

Сказка про карту в масштабе 1:1

Жил-был Капризный Король. Однажды он объехал своё королевство и увидел, как велика и прекрасна его земля. Он увидел извилистые реки, огромные озёра, высокие горы и чудесные города. Он возгордился своими владениями и захотел, чтобы весь мир узнал о них. И вот, Капризный Король приказал картографам создать карту королевства. Картографы трудились целый год и, наконец, преподнесли Королю замечательную карту, на которой были обозначены все горные гряды, крупные города и большие озёра и реки.

Однако Капризный Король остался недоволен. Он хотел видеть на карте не только очертания горных цепей, но и изображение каждой горной вершины. Не только крупные города, но и мелкие, и селения. Он хотел видеть небольшие речки, впадающие в реки.

Картографы вновь принялись за работу, трудились много лет и нарисовали другую карту, размером в два раза больше предыдущей. Но теперь Король пожелал, чтобы на карте были видны перевалы между горными вершинами, маленькие озерца в лесах, ручейки, крестьянские домики на окраине селений. Картографы рисовали все новые и новые карты.

Капризный Король умер, так и не дождавшись окончания работы. Наследники один за другим вступали на трон и умирали в свою очередь, а карта все составлялась и составлялась. Каждый король нанимал новых картографов для составления карты королевства, но всякий раз оставался недовольным плодами труда, находя карту недостаточно подробной.

Наконец картографы нарисовали Невероятную карту !!! Карта изображала всё королевство в мельчайших подробностях – и была точно такого же размера, как само королевство. Теперь уже никто не мог найти различия между картой и королевством.

Где же собирались хранить Капризные Короли свою замечательную карту? Ларца для такой карты не хватит. Понадобится огромное помещение вроде ангара, и в нем карта будет лежать во много слоев. Только нужна ли такая карта? Ведь карта в натуральную величину может быть с успехом заменена самой местностью..))))

Именные подарки заказать в Казани

Сувенир “Мечеть Кул Шариф” (малый макет)

Сувенир выполнен из серебра 925* с частичным покрытием золотом 750 пробы.

Подробнее

Сувенир “Башня Сююмбике” (малый макет)

Сувенир выполнен из серебра  925 пробы с частичным покрытием золотом 750 пробы и с применением технологии чернения для объемного и рельефного восприятия  внешнего вида работы. Черепичные фрагменты башни показаны на сувенире с помощью покрытия зеленой перламутровой эмалью.

Подробнее

Сувенир «Башня Сююмбике» (большой макет)

Наименование: Стилизованная копия (1:200) Башни Сююмбике  г.Казани.

Подробнее

Сувенир “Мечеть Кул Шариф” (большой макет)

Наименование: Стилизованная копия мечети «Кул Шариф»

Подробнее

Макет монумента Нефтяникам (Масштаб 1:114)

Сувенир изготовлен из серебра 925 пробы.
Вес серебра в изделии:  110 грамм.
Высота сувенира: 195 мм.
Макет установлен на подставку из черного обсидиана
Габариты камня: 85*85*90 мм.
Сувенир помещается в футляр выполненный из стекла и тонированного натурального дерева – бук.
Габариты стеклянного купола: 270*190*190 мм.

Подробнее

Макет “Сторожевой корабль “Гепард”

Корабль предназначен для выполнения комплекса задач: поиска и борьбы с подводными, надводными и воздушными целями, несения дозорной службы, проведения конвойных операций, а также охраны морской экономической зоны. Оснащён артиллерийским, противокорабельным, зенитным и противолодочным вооружением.

Подробнее

Макет легкого многоцелевого вертолета «Ансат» (Масштаб 1:700)

Сувенир изготовлен из серебра  925 пробы с частичным покрытием золота 750 пробы, так же использованы цветные эмали и черное радирование.
Вес изделия:  195 грамм.
Габариты сувенира: 150*85 мм.
Макет установлен на подставку из коричневого обсидиана.
Габариты камня: 115*40 мм.
Сувенир помещается в футляр выполненный из стекла и тонированного натурального дерева – бук.
Габариты стеклянного купола: 240*240*215 мм.

Подробнее

Сувенир макет “КамАЗ”

Маштаб (1:43)
Материал: серебро 925 пробы
Вес серебра:  672 грамма.
Покрытие: частичное покрытие золотом
750 пробы, цветная эмаль.
Габариты сувенира: 200*130*140 мм.
Технология производства: ручная работа.
Основание: бронза, камень обсидиан черный.
Габариты основания: 200*130 мм.

Параметры макета  и его цветовая гамма изготавливаются под заказ.

Сувенир представляет собой макет КАМАЗА . Находящейся в динамике преодолевая естественные барьеры (камни, поваленные деревья, песок и так далее) трудно доступные места земной поверхности, подчеркивая высокую проходимость данной модели.
Барельеф земной поверхности выполнен из бронзы с чернением. Сам КАМАЗ изготовлен из серебра 925 пробы с частичным покрытием золотом 750 пробы и цветными эмалями.
Машина с данным бортовым и государственным номером пришла первой на одном из международных ралли.

Футляр-аквариум выполнен из стекла и натурального тонированного дерева-бук, с открывающейся дверкой. Внутри футляр отделан замшей зеленого цвета.
Габариты футляра: 294*228*210 мм. 
Для удобства транспортировки в комплект входит специальная сумка-переноска.

Подробнее

Макет Установки-Нефтяная качалка (Масштаб 1:95)

Сувенир изготовлен из серебра 925 пробы с частичным покрытием золота 750 пробы, так же использовано черное радирование.

Вес серебра в изделии: 396 грамм.

Габариты сувенира: 250*100*153 мм.
Макет установлен на камень – змеевик .
Габариты камня: 250*100*30 мм.
Сувенир помещается в футляр выполненный из стекла и тонированного натурального дерева – бук.
Габариты стеклянного купола: 365*225*225 мм.

Подробнее

Сувенир “Казань-Арена” (большой макет)

Сувенир изготовлен в масштабе 1:588, из серебра с золочением, также использованы цветные эмали, а именно зеленая, синяя, черная.
Высота сувенира: 90 мм.
Вес серебра: 805 грамм.
Основание выполнено из зеленого итальянского мрамора.
Габариты основания: 198*198*43 мм.
Габариты футляра: 296*262*190 мм. 

Подробнее

Символ города Казани “Чаша-Казан” (малый макет)

Сувенир изготовлен в масштабе 1:580 из серебра 925 пробы с частичным золочением отдельных частей.

Подробнее

Сувенир “Казань Арена” (малый макет)

Казань-Арена – универсально-футбольный стадион в Казани, главный стадион Татарстана.  Стадион стал площадкой проведения церемоний открытия и закрытия летней Универсиады 2013 года. Он также включён в список арен, на которых планируется проведение матчей чемпионата мира по футболу 2018 года. Кроме того, на нём проводился чемпионата мира по водным видам спорта 2015 года, для чего на его поле были установлены два бассейна.

Подробнее

Макет Самолета ТУ-160 “Белый лебедь”

Масштаб: 1:368
Материал: серебро 925 пробы с частичным покрытием золотом 750 пробы.
Вес серебра: 217,4 гр.
Длина сувенира: 147 мм.
Размах крыльев: 151,3 мм.
Основание: голубой мрамор.
Габариты камня: 175*85*16 мм.

Данная работа выполнялась мастерами-ювелирами исключительно ручным методом из серебра 925 пробы с частичным покрытием золотом 750 пробы. Основание данной композиции выполнено из голубого мрамора, на основании закреплена подставка с моделью самолета, запечатленного во время взлета. Шасси самолета выполнены из родированного серебра с  чернением, имитирующим резину.
Основной задачей данной работы было придание полнейшего сходства с оригиналом. При работе использовались как фотографии, так и конструкторские чертежи с целью сохранения пропорций и художественного оформления «ТУ- 160».   

Сувенир помещается в купол, выполненный из стекла и тонированного натурального дерева – бук.
Габариты стеклянного купола: 290*190*190 мм.

Для удобства транспортировки в комплект входит специальная сумка-переноска. Также к сувениру прилагается сертификат.

Подробнее

Сувенирный макет здания “Инновационно – производственный технопарк “Идея”

Название сувенира: Сувенирный макет здания “Инновационно – производственный технопарк “Идея” 
Материал: Серебро 925 пробы с частичным покрытием золотом 750 пробы
Вес серебра: 307 г
Габариты макета здания: 88*58*110 мм
Общие габариты сувенира: 103*83*156 мм 
Основание: Зеленый змеевик.
Габариты камня: 103*25*156 мм
Сувенир помещен в купол, выполненный из стекла и натурального тонированного дерева – дуб.  
Габариты стеклянного купола: 300*190*210 мм

Данная работа выполнялась мастерами-ювелирами исключительно ручным методом из серебра с частичным покрытием золотом 750 пробы. Основной задачей данной работы было придание полнейшего сходства с оригиналом. При работе использовались фотографии оригинала данного здания. Сама работа интересна не только точным масштабным исполнением, но и сложностью самого архитектурного ансамбля, придающей зданию свою уникальность. 

Инновационно-производственный Технопарк «Идея» начал свою работу 5 февраля 2004 года.

Технопарк «Идея» – инфраструктурный, инвестиционный, социально-ориентированный проект. По оценкам отечественных и зарубежных экспертов он стал пионером в Российской Федерации, своеобразной федеральной учебной площадкой. Он стимулировал создание Технопарков и бизнес-инкубаторов в других регионах России.

Развитость инфраструктуры и наличие свободных для развития бизнеса площадей позволяет оказывать полный комплекс услуг малым инновационным предприятиям, находящимся на территории Инновационно-производственного Технопарка «Идея».

Миссия Технопарка
Cодействие инновационному развитию Республики Татарстан, обеспечение возможностей для прироста человеческого капитала и культивация бизнес ценностей, через предоставление собственных услуг и инфраструктуры, сети партнеров творческим коллективам для создания и развития инновационных компаний, повышения инновационной активности и инвестиционной привлекательности региона.

Подробнее

Номинальная, порядковая, интервальная, относительная шкалы с примерами

Уровни измерения в статистике

Для выполнения статистического анализа данных важно сначала понять переменные и то, что следует измерять с помощью этих переменных. В статистике существуют различные уровни измерения, и данные, измеренные с их помощью, можно в общих чертах разделить на качественные и количественные данные.

Сначала давайте разберемся, что такое переменная. Величина, значение которой меняется в совокупности и может быть измерено, называется переменной. Например, рассмотрим выборку занятых лиц. Переменными для этого набора населения могут быть отрасль, местоположение, пол, возраст, навыки, тип работы, оплачиваемый отпуск и т. д. Значение переменных будет отличаться 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 часовая 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, рассматривается как уровень измерения.

Что такое номинальная, порядковая, интервальная и пропорциональная шкалы?

Номинальный, порядковый, интервальный и относительный определяются как четыре основных уровня шкал измерения, которые используются для сбора данных в форме опросов и вопросников, каждый 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 переменных. измерение. 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, также называемая категориальной шкалой переменных, определяется как шкала, используемая для маркировки переменных в отдельные классификации и не включает количественное значение или порядок. Эта шкала является самой простой из четырех шкал переменных измерений. Вычисления, сделанные для этих переменных, будут бесполезны, так как нет числового значения параметров.

В некоторых случаях эта шкала используется для целей классификации – числа, связанные с переменными этой шкалы, являются только тегами для классификации 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 о номинальной шкале:

1. Задавая открытый вопрос, ответы на который могут быть закодированы соответствующим номером метки, выбранным исследователем.
2. Другой альтернативой сбору номинальных данных является включение вопроса с несколькими вариантами ответов, 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

^nd 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 сохраняет 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 являются одними из наиболее распространенных примеров порядковой шкалы.

Эти шкалы обычно используются в маркетинговых исследованиях 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

 

Интервальная шкала: 3

^rd Уровень измерения

Интервальная шкала 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 больше, 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 шкалы интервалов.

Следующие вопросы относятся к категории интервальной шкалы:

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

Создайте бесплатную учетную запись

Шкала отношений: 4

^-й Уровень измерения

Шкала отношений определяется как шкала измерения переменных, которая не только определяет 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, годовых продаж, цены на будущий продукт, 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 отношений 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, моду и медиану можно рассчитать с помощью 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: Интервальная и относительная шкала

Резюме — Уровни измерения

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

Предложения:	Номинальный	Порядковый номер	Интервал	Соотношение
Последовательность переменных установлена ​​	–	Да	Да	Да
Режим	Да	Да	Да	Да
Медиана	–	Да	Да	Да
Среднее	–	–	Да	Да
Можно оценить разницу между переменными	–	–	Да	Да
Сложение и вычитание переменных	–	–	Да	Да
Умножение и деление переменных	–	–	–	Да
Абсолютный ноль	–	–	–	Да

Создайте бесплатную учетную запись

ПОДЕЛИТЕСЬ ЭТОЙ СТАТЬЕЙ:

Номинальная и порядковая шкала: в чем разница?

Номинальная шкала и порядковая шкала — это две из четырех шкал переменных измерений. Обе эти шкалы измерений имеют свое значение в опросах/анкетах, опросах и их последующем статистическом анализе. Разница между номинальной и порядковой шкалой оказывает большое влияние на методы анализа маркетинговых исследований из-за деталей и информации, которые каждый из них может предложить.

Номинальная шкала происходит от латинского слова «nomalis», которое означает «связанный с именами» и обычно используется для обозначения категорий. Эти категории имеют соответствующие номера, отведенные для анализа собранных данных. Например, пол человека, этническая принадлежность, цвет волос и т. д. считаются данными для номинальной шкалы.

Порядковая шкала, с другой стороны, предполагает упорядочивание информации в определенном порядке, то есть сравнение друг с другом и ранжирование каждого параметра (переменной). Например, после того, как покупатель совершает покупки в розничной точке, его/ее просят заполнить анкету в киоске: «По шкале от 1 до 5, каковы ваши впечатления от покупок?» –

• 1 — крайне неудовлетворительно, 2 — неудовлетворительно, 3 — нейтрально, 4 — удовлетворительно и 5 — крайне удовлетворительно.
• Здесь собранные данные будут представлены в порядковой шкале, так как каждому варианту ответа присвоен ранг, т. е. 2 меньше 4, а 4 меньше 5.
• Но в порядковой шкале разница между 4 (удовлетворительно) и 2 (неудовлетворительно) не обязательно должна быть такой же, как разница между 5 (чрезвычайно удовлетворительно) и 3 (нейтрально), так как номер не присваивается для количественного измерения, но исключительно для целей маркировки.

Каждый статистик должен оценивать эту разницу точно так же, как две другие переменные шкалы, т. е. Интервал и Отношение, рассчитываются четко. Прежде чем мы продолжим обсуждение номинальных и порядковых шкал, вот краткое описание номинального и порядкового уровней измерения:

Номинальный уровень измерения: На номинальном уровне измерения переменные различаются по их именам. Эти переменные не имеют порядка или иерархии, связанной с ними.

Числа, связанные с именами, — это просто теги, не связанные с математическим аспектом. Эти переменные носят описательный характер. С точки зрения статистики номинальную шкалу проще всего понять и реализовать. Эти переменные имеют как минимум два деления, такие как «мужской/женский», «да/нет».

Эта шкала не имеет числового значения, например – пол, этническая принадлежность, раса и т.д.

Порядковый уровень измерения: На порядковом уровне измерения порядок переменных имеет решающее значение. Разница между этими переменными не установлена ​​и не является составной частью этой шкалы измерения.

Переменные идентифицируются и описываются вместе с присвоением значения каждой из этих идентифицированных переменных. В исследованиях рынка порядковые шкалы используются для анализа относительного восприятия, выбора и отзывов, т. е. маркетологи могут оценить степень удовлетворенности или счастья клиентов, понять, должны ли их информационные бюллетени выходить чаще и т. д.

 

В любом бизнесе , знание различных измеряемых переменных является необходимым условием, поскольку оно позволяет владельцам принимать обоснованные и статистические решения. Каждая шкала измерения предлагает уникальную степень детализации, например, Номинальная шкала обеспечивает базовую детализацию, а Отношение обеспечивает максимальную детализацию.

Факторы	Номинальная шкала	Порядковая шкала
Описание	Переменные этой шкалы различаются своей номенклатурой и никакими другими факторами. Нет подразумеваемой последовательности, в которой существуют переменные в номинальной шкале	Эти переменные имеют естественный порядок, но разница между переменными неизвестна. Невозможно рассчитать значение разницы между двумя переменными на этой шкале. Например, порядок размера: маленький, средний, большой, очень большой. Но Маленький – Средний ≠ Большой – Очень большой.
Степень количественного значения	В этой шкале нет количественных значений, связанных с переменными. Вместо этого это шкала качественных измерений. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт