测量层次
由于社会科学研究中所涉及的现象具有不同的性质或特征，因此，对于
不同的变量也就需要使用不同的侧量尺度。斯蒂文斯提出了被广泛采用的测
量层次分类法.其中他区分出了定类侧量、定序洲量、定距测最和定比测量
四类。这四种侧量尺度在目前的社会侧最过程中仍然被广泛使用。
一、定类测量
定类测量(nominal measurement)，又称做定名侧量、名义侧童或者类别
测量。它是侧量尺度中层次最低的一种，在本质上是一种分类体系，即将变
且依自身的属性或特征进行分类，并标记为不同的名称或数字符号。例如，
将性别变量标记为男、女;将民族变员标记为蒙、回、壮、维、苗等.将种
族变量标记为黄种人、白种人、黑种人等等。这都是按照变量的属性进行U( 别分类的。杜会学研究中的性别、民族、职业、宗教信仰、婚姻状况、家庭
类型等都是常用的定类变量。
尽管社会侧量也是用数字或符号来表示现象的属性或特征.但这种侧量
不完全是数量化的，它也可以是类别化的。定类侧量在本质上是一个分类体系，所以应当注惫所分类别的完整性.即分类变t的穷尽性，同时又要保证
分类变量之间的互斥性。换句话说，分类的变盘之间应该是相互排斥和包罗
无遗的。所谓包罗无遗是指，我们所侧量的每样东西都必须有一个适当的种类。所谓相互排斥是指，每样东西都仅仅符合一个种类。当我们所要侧量的
每一个变最都适合且只适合一个适当的种类时，这种分类才是适当的、切实
可用的。我们以性别为例。性别是一种自然的二分法，因为经脸上只出现这
个变I的两个类别或种类—女性或男性。这一变量的种类显然是相互排斥
和包罗无遗的.因为每个人都符合于且仅仅符合于其中的一个种类。我们再
以“党派“为例。通常情况下我们把人们按竟派分为:共产党员、共青团
员、群众和其他党派。这里特别注意有一个“其他”，因为党派等类别包括
许多种.有时我们没有必要一一列举，故可用“其他”来代表。这种情况在
社会学研究中经常会遇到，需要引起足够的注意。最好的定性变项或类别变
项是那些其种类明显不同、没有难以确定的两可情况的变项。
在各侧量层次中，定类测量是最基本的，也是所有测最中层次最低的。
定类变量在数学特征上表现为“等于·或“不等于·(二或者9A)，或者说是“属于”与“不属于“，不能比较变量之间的大小，也不能进行变最之间的加减乘除四则运算。例如，“工人”就不是“农民”.就不等于“知识分子.，。
这里需要特别指出的是，有时候类别也可以用数字来表示.比如，在社
会统计分析过程中我们通常用数字表示定类的变量，比如将男性标记为“。’，女性标记为"1";将天主教标记为"1"基督教标记为“z^，伊斯兰
教标记为“3”等等。很明显，种类数字只是一种类别标记，与门牌号、车
牌号没有什么不同.不能用来进行加减或乘除运算。
二、定序测t
定序测量(ordinal. mot)，又称等级测量、顺序侧量。定序侧蛋
同定类侧量一样.由相互排斥和包罗无遗的种类组成。不过不是所有种类都
在同一层次上，也不是都在同一值上.而是可按它们属性的值对其依次排列
出等级。比如.我们侧量人们的文化程度时.可以将他们分为:文盲、半文
盲、小学、中学、大专、大学及以上学历。测最人们对生活的满惫度，我们
可以将他们的态度分为:非常不满意、比较不满意、一般、比较满意、非常
满意等等。这是一种由小到大的排列顺序，这些都是定序尺度的测最。
定序侧量不仅能够像定类测最那样，将事物的属性或特征以某种逻辑顺序划分为不同的类别，而且可以反映事物属性或特征在高低、大小、程度、
强弱、等级序列方面的差异。定序侧俄的数学特征是“大于”或“小于’
(>或<)，它比定类侧量在数学特征上高一个层次。因而它能够获得比定类
测量更多的有效信息。数字体系的属性之适用于定序侧量较之应用于定类测
盆为多。具体来说.如果我们知道某甲在属性A上的测量值为等级a，某乙
在属性A上的侧量值为等级a+1，且。+1>a，则我们就既可以知道某甲与
某乙在属性A上的值不同，且甲的值高于乙的值。
这里需要特别指出的是，研究者为了统计分析的需要，通常悄况下会将
定序变量转换成大小不等的数字，用这些数字来表示事物属性在高低、大
小、强弱、程度、等级方面的差异。比如，我们用“1”这个数字来表示
“很不满意”，用“2”来表示“比较不满意:用“3”来表示“一般”，用
“4’’来表示“比较满意”、用“5”来表示“很满盒“等等。很显然这些数字并非实际意义上的数字，这一点类似于定类测且的性别变量中用0表示男
性，I表示女性。其差别在于.性别变量中的0与I在数学特征上只表现为
类别不同，即等于或者不等干;而用以表示定序的满意程度变最的1, 2,
3, 4, 5，还可以表示出满意度之间的等级差异。这些数宇同样不能进行数
学运算，只是一种单纯表示强弱、大小的数字符号。当我们能够获得这些数
字之间差异的梢确的量化信息时，它就被称做定距洲量。
三、定距测量
定距测量(interval measurement)，又称等距侧里或尺度测最。定距侧且
不仅能够将事物或社会现象区分为不同的类别，划分为不同的等级，还可以
侧量它们相互之间差异的程度大小。如智商与沮度都是定距测量的典型例
子。以温度为例，当天济南的最低气温是零下8摄氏度，而北京的最低气温
是零下，摄氏度，那么，我们就可以说，今天济南的最低气温比北京的最低
气温高i摄氏度。同样，某甲的智商为.40.某乙的智商为110,我们就完
全可以说，某甲的智商比某乙的智商高30,或者是某乙的智商比某甲的智
商低30。另外，公元年代也是定距侧量的典型例子。定距侧量的数学特征
是，定距变量通常悄况下都是用数字表示的.这些数字之间远远不同于定类
或定序洲量中的单纯的数字符号，数字之间完全可以进行算术的加减运算。
例如，我们通过(一8)一(一9)二I这个算术运算，知道了当天济南的最低气
温比北京的最低气温高1摄氏度;通过140一110二30这个算术运算知道了
某甲的智商比某乙的智商高30.,正如前面所叙述的，我们认为定序和定距
之间的区别在于以下事实:在定距侧量中，我们不仅可以说明谁的侧量等级较高，而且也可以说明它的等级高多少(多少单位》。我们假定，在知道了
相差的量以后(除非明显相反)，单位的值就将是始终一样的。不论它发生
在何处(就是说，一年就是一年，不论它发生在量表的何处)。
需要注意的是，定距测量的倪虽然可以为零。但定距侧耸中的零却不具备数学中我们熟悉的零的数学含义。因为.此时的零并非“完全没有“的意思。比如，今天济南的最低气温为摄氏零度，这完全不是说，今天济南的气温低到了完全没有沮度的程度，因为我们知道气a还可以到零下十几甚至几十摄氏度。即使摄氏零度，用华氏度表示的时候就是32度。同样，智商为零并不表示完全没有智商。公元元年也并不是人类纪元的真正始点，因为我们知道还有公元前多少年，人类的纪元在公元元年以前就早已经开始了。
定距测量的数学特征是，侧量对象在特定属性上能够比较值之间的大小，而且.还可以通过数字间加减运算，知道测全对象在具体属性上的差异量是多少。但定距渊量不可以进行乘除运算。
四、定比测量
定比测最(ratio二，nt)，又称等比测最或者比例洲量。定比侧量
除厂具有定距侧量的所有属性以外，还其有一个绝对意义的零点。即这个零点有实际意义，且要求是绝对的、固定的、非任意设定的。例如年龄，通常认为刚刚出生婴儿的年龄为零，因为负的年龄是没有意义的。又如，甲公司某月的盈利为零，就是说，甲公司这个月没有底利，既没有出现盈余也没有出现亏损.收支总体平衡。
定比变量的数学特征是，除适用于定距侧量的加减数学运算外，定比测皿还允许乘除运算。如年龄在方法上超过定距侧盘的层次.因为它有个绝对的零点。这样一个非任愈的零点的存在，是有零点的定比测盆与没有零点的定距测量的惟一区别。体重也有一个非任意的零点，而无负值.因此是一个定比变量。一个人不会比零数(出生)更年轻，而一个人的体重至少为零
数。如果一个人有这样的清楚的、非任意的零点作依据，而单位又始终是不变的，则它就可以乘和除。例如，20岁是10岁的两倍.而15岁是30岁的一半。关于一个测量是否是定比的，就是说零点是否是绝对的，最好的检验是:零是否是测量性质上的“一无所有，。在许多悄况下，这样的侧量并无
负值(如零的距离意为两个点相同.而负的距离不存在)。家庭的孩子数目、
年龄、体重、身高等都属于这种情况。但在实际应用中，通常把定比侧量和定距侧量等同肴待。
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