測量尺度 level of mesurement

測量尺度（scale of measure）或稱度量水平（level of measurement）、度量類別，是統計學和定量研究中，對不同種類的數據，依據其尺度水平所劃分的類別，這些尺度水平分別為：名目（nominal）、次序（ordinal）、等距（interval）、等比（ratio）。

名目尺度和次序尺度是定性的，而等距尺度和等比尺度是定量的。定量數據，又根據數據是否可數，分為離散的和連續的。

綜覽[編輯]水平名稱又稱可用的邏輯與數學運算方式舉例1名目名義、類別等於、不等於二元名目：性別（男、女）二元名目：出席狀況（出席、缺席）
二元名目：真實性（真、假）

多元名目：語言（中、英、日、法、德文等）
多元名目：上市公司（蘋果、美孚、中國石油、沃爾瑪、雀巢等）2次序順序、序列、等級等於、不等於
大於、小於多元次序：服務評等（傑出、好、欠佳）
多元次序：教育程度（小學、初中、高中、學士、碩士、博士等）3等距間隔、區間等於、不等於
大於、小於
加、減溫度、年份、緯度等4等比比率、比例等於、不等於
大於、小於
加、減
乘、除價格、年齡、高度、絕大多數物理量名目尺度

例如，對一個氣球的顏色進行測量，其可能的結果為紅，黃，綠等不同的顏色類。同理，一個人的性別也是一個名目尺度，因為該變量只能在『男』或者『女』中選值。

名目尺度只能用來比較相等或者不相等，而不能比較大小，更不能用來進行四則算術運算。以性別為例，兩個人的性別只能用相同與否來區分，而討論『誰的性別大』，或者『兩個人性別的和是多少』等問題是沒有意義的。

在統計學中，一個名目尺度的分布情況可以用眾數和分散度（Statistical dispersion）來描述。

次序尺度

次序尺度也用來描述一個對象的類別，但與名目尺度不同的是，次序尺度的類別有一定的順序或大小。次序尺度的變量之間除比較是否相等外，還可以比較大小。但是，加減乘除的運算仍然不能用在次序尺度中。例如，一場比賽中選手的名次（第一，第二，第三等等）就是一個次序變量。我們可以比較兩個選手的名次誰較前面，但我們不能比較第一名和第二名的差距比第二名和第三名的差距哪個更大。

次序尺度的分布可以用眾數和中位數來描述。

等距尺度

等距尺度具有次序尺度所有的特性。除了能比較大小外，等距尺度測量值之間的差別也可以比較大小。等距尺度測量值可以相加和相減，其結果仍然有意義。另一方面，由於等距尺度的零點可以任意取，所以乘法和除法運算的結果不唯一，因而是沒有意義的。年份就是一個等距尺度。

等距尺度可以用眾數，中位數或者算術平均值來描述。

等比尺度

也稱比率尺度。等比變量具有等距變量的所有特點，同時它也允許乘除運算。大多數物理量，如質量，長度或者能量等等都是等比尺度。等比尺度可以用眾數，中位數，算術平均數和幾何平均數來描述。

只有等距尺度和等比尺度有計量單位（units of measurement）。