К какой шкале относится переменная age group

Типы шкал (Type of scale)

Шкала измерения в статистике — это способ представления переменных (признаков, атрибутов) и их группировки в различные категории. Она определяет характер значений, присвоенных переменным в наборе данных.

Шкала измерений формируется на основе двух ключевых понятий — измерение и масштабирование. Измерение — это процесс записи наблюдений, собранных в рамках исследования. Масштабирование — присвоение объектам числовых значений или определённой семантики. Эти два понятия, объединенные вместе, образуют связи между объектами и наблюдениями.

Шкала измерения используется для определения и описания переменных в наборах данных. Она определяет методы, которые могут быть использованы для их анализа. В зависимости от типа анализируемых данных определяется тип шкалы измерения. Выделяют 4 основных вида шкал: номинальная, порядковая, интервальная и шкала отношений.

Шкалы измерения используются для представления как качественных, так и количественных данных. Номинальная и порядковая шкалы используются для измерения качественных данных, в то время как интервальная и шкала отношений используются для измерения количественных.

Основными свойствами шкал измерений являются:

Идентифицируемость — возможность присвоения числовых значений каждой переменной в наборе данных. Например, в анкете запрашивается пол респондента — «Мужчина» и «Женщина». Для этих двух значений могут быть определены идентифицирующие значения — 1 и 2 соответственно. К таким значениям не могут быть применены арифметические операции, потому что они служат только для идентификации, а не описания.
Величина (магнитуда) — это размерность шкалы измерения, где значения могут быть упорядочены от наименьшего к наибольшему. Например, место в соревновании распределяется от 1-го, 2-го, 3-го до наименьшего.
Равенство интервалов — означают, что шкала имеет стандартизированный порядок, т.е. разность между двумя любыми соседними уровнями шкалы одинакова. Упорядоченность шкалы не гарантирует равенство интервалов. Например, в примере с местами в соревновании, каждая позиция имеет одинаковую разницу интервалов равную 1, но при этом 2-й участник может финишировать на 20 секунд позже, чем первый, а третий на 40 секунд позже, чем второй.
Абсолютный ноль — естественное и однозначное присутствие нулевой точки, изменение которой невозможно. Данная точка характеризует отсутствие измеряемого признака. Например, 0 градусов по Кельвину является абсолютным нулем на шкале, а 0 градусов по Цельсию — нет, т.к. за него принято одно из произвольно взятых физических явлений — температура плавления льда.

Зная различные уровни измерений данных, можно выбрать наилучший метод анализа.

Номинальная шкала (категориальная, наименований) — это шкала измерения, которая используется для идентификации. Она является самой «слабой» из четырех видов шкал в смысле возможности обработки данных. Она присваивает номера атрибутам для удобства идентификации, но может использоваться только как метка. Единственный вид статистического анализа, который можно выполнить с использованием номинальной шкалы, это вычисление процентных долей и частот. Данные в номинальной шкале можно проанализировать графически с помощью гистограммы и круговой диаграммы. Например, если измерить атрибут «Товар» в номинальной шкале, то она будет выглядеть так: 1 — мороженное; 2 — соки; 4 — выпечка. При этом значения шкалы не определяют какого-либо приоритета между товарами, а просто идентифицируют их. Очевидно, что такая шкала может использоваться только для самого просто анализа.
Порядковая шкала (ординальная, ранговая) — предполагает ранжирование (упорядочивание) значений переменной в зависимости от масштабирования. Атрибуты в порядковой шкале обычно располагаются в порядке возрастания или убывания. Порядковая шкала может быть использована в исследованиях рынка, рекламы и опросов удовлетворенности клиентов. Она использует квалификаторы, такие как «очень», «высоко», «больше», «меньше» и т. д. В порядковой шкале можно использовать для статистического анализа такие статистики как медиана, но не среднее значение. Существуют и другие виды анализа, которые могут быть проведены с использованием порядковой шкалы. Например, компания-разработчик ПО может провести опрос пользователей для оценки нового приложения в шкале: «Отлично», «Очень хорошо», «Хорошо», «Плохо», «Очень плохо». Атрибуты в этом примере перечислены в порядке убывания.
Интервальная шкала (разностей) — это шкала, в которой уровни упорядочены, а интервалы между ними равны. Её можно рассматривать как расширение порядковой шкалы. Основным отличием является свойство равных интервалов. Интервальная шкала не только позволяет однозначно определить, какое значение больше (меньше), но и на сколько. Кроме того, в отличие от порядковой и номинальной шкал, в интервальной могут выполняться арифметические операции. Типичным примером является измерение температуры по шкале Фаренгейта. Интервальную шкалу можно использовать при расчете среднего значения, медианы, моды, стандартного отклонения и других статистик.
Шкала отношений (абсолютная) является «наивысшим» уровнем представления данных. Она может рассматриваться как расширение интервальной шкалы, и следовательно, удовлетворяет четырем свойствам шкалы измерения: идентифицируемостью, величиной, равноинтервальностью и наличием абсолютного нуля. Примерами шкал отношения являются длина, вес, время и т. д. В исследованиях рынка примерами шкалы отношений являются цена, количество клиентов, суммы продаж и т. д. Она широко используется в маркетинге и рекламе. Шкала отношений совместима со всеми методами статистического анализа и может использовать как показатели центральной тенденции (среднее значение, медиана, мода и т. д.), так и разброса значения (дисперсии, размаха, стандартного отклонения и т. д.).

Сравнение типов шкал:

Свойства \ Тип шкалы	Номинальная	Порядковая	Интервальная	Отношений
Идентифицируемость	●	●	●	●
Величина (магнитуда)	●	●	●
Равенство интервалов	●	●
Абсолютный ноль	●

Кроме основных четырёх упомянутых типов, шкалы могут быть разделены на компаративные (сравнивающие) и некомпаративными (не сравнивающие). Компаративные шкалы позволяют устанавливать отношения сравнения между объектами (например, товар А продаётся в 5 раз чаще, чем товар Б). Иными словами, один объект оценивается путём прямого сравнения с другим. Некомпоративные шкалы позволяют оценивать объекты только по отдельности, без возможности сравнения с другими объектами.

Понимание концепции шкал измерений является необходимым условием для корректной обработки данных и проведения статистического анализа.

Переменная $age

Привет у меня задание:
1. C помощью инструкции if вывести на экран строку "Для молодежи", если переменная $age находится в диапазоне от 18 до 30. Если значение переменной вне этого диапазона, то вывести строку "Для всех возрастов".
2. Сделать то же самое, но если переменная $age находится в диапазоне от 1 до 17, то вывести строку "Для детей".

(пункт 1 я сделал, но как сделать пункт 2? Я пытался исправлять но в итоге всё накрывалось хвостом кота)

переменная переменная + массив
День добрый, Уважаемые коллеги-программисты. Помогите чем сможете мне вот с таким вот вопросом.

Задача на char. Вывести на экран сумму кодов слов age AGE
вывести на экран сумму кодов слов age AGE

Лучший ответ Сообщение было отмечено Bonab как решение

Решение

Age of Z
Можно ли взломать ее? Age of Z ?

Dragon Age II — обсуждение
Решил создать тему с обсуждением игры. Чтобы кто хочет мог высказать свой впечатления. Что.

Баг с переменной age
Почему когда я написал ‘age +=1’ у меня за одно выполнение метода oneYearPasses у меня прибавляется.

Win XP 32b и New Age
Привет всем! Недавно заказал сборку компьютера и попросил чтобы жесткий диск мне вставили со.

Age of Empires 2 HD на Windows 10
Всем привет, у меня windows 10, хочу поиграть в эпоху империи 2. Игра так то запускается, но после.

Visual Age 3.5 и страница EJB
В инструкции к VAJ 3.5 интерпрайз написано буквально следующее To create an EJB server.

Тип шкалы измерения переменных

Формируя данные, исследователь ставит в соответствие значениям переменной, имеющей содержательный смысл («пол — мужской», «профессия — учитель»), числовые значения. Такое соответствие называется шкалой измерения переменной.

Каждая переменная, вошедшая в матрицу данных, согласно разработанной концептуальной модели соответствует какой-либо характеристике предмета исследования. Это означает, что все объекты можно упорядочить неким образом. Причем упорядочение можно проводить по разным переменным. Использование заданного критерия устанавливает определенные отношения между всеми объектами.

Каждая переменная обладает некоторыми формальными свойствами. При этом ее значения, вообще говоря, определяются в процессе измерения однозначно. Каждой переменной соответствует свой класс допустимых преобразований, которые не изменяют отношений между изучаемыми объектами анализа. Относительно их такая переменная является инвариантной.

Решение, какие трансформации допустимы, какие — не допустимы, зависит от свойств изучаемого предмета. Соответственно уровень измерения шкалы обусловливается отношениями между эмпирическими объектами. Исходя из допустимости трансформаций, шкалы можно классифицировать. Каждому классу допустимых преобразований соответствует свой уровень измерения.

В специальной литературе предлагаются классификации шкал по разным признакам. В основе большинства используемых классификаций лежит подход Р. Стивенса, который по уровню измерения различает номинальную, порядковую, интервальную шкалы и шкалу отношений.

Классификация шкал является одновременно классификацией по допустимым группам преобразований. Чем выше уровень шкалы, тем более ограничены допустимые преобразования чисел, тем шире возможности применяемого математического и статистического аппарата.

В номинальной шкале (или шкале наименований) измерения переменных изучаемые объекты только классифицируются, разбиваются на множество взаимоисключающих и исчерпывающих классов. Не существует объектов, не относящихся ни к одному классу, и не существует ситуации, в которой объект относится сразу к нескольким классам.

Каждому классу объектов соответствует свое значение переменной. Каждому классу дается наименование, числовое обозначение которого является одним из значений шкалы. Поэтому приписывание чисел в этом случае носит символический характер, выполняя только одну функцию — функцию разграничения объектов. Соответственно множество допустимых преобразований есть любое изоморфное отображение.

Подобные переменные довольно часто используются в социологических исследованиях. Исследователь должен найти такие эмпирические индикаторы, с помощью которых любой объект можно соотнести с определенным классом, т. е. с позицией на шкале. Шкалы наименований могут быть сконструированы в том случае, если в качестве моделируемых в процессе измерения эмпирических отношений выступают отношения равенства или неравенства между объектами.

Согласно требованиям к шкальным значениям объектам одного класса должно соответствовать одно и то же число, а объектам разных классов — разные числа, следовательно, номинальная шкала задает некоторую классификацию исходных объектов. В качестве примера можно привести, скажем, переменную, определяющую пол респондента.

Порядковая (или ординальная) шкала измерения переменных накладывает более жесткие ограничения на уровень измерения. Помимо разграничения объектов в ней предполагается возможность их упорядочения. Соответственно приписанные значения должны сохранять эти отношения.

Такую шкалу получают, если при измерении моделируются не только эмпирические отношения равенства и неравенства между изучаемыми объектами, но и отношения порядка. Это отношения типа «больше чем», «лучше чем».

Порядковая шкала не только задает некоторую классификацию, но и устанавливает определенный порядок между классами. Это означает, что класс допустимых преобразований составляют все монотонные функции, сохраняющие порядок между объектами.

Интервальная шкала измерения переменных в отличие от порядковой содержит информацию не только о том, что у объекта А какой-либо признак выражен сильнее, чем у объекта В, но также и о том, насколько этот признак выражен сильнее у объекта А по сравнению с объектом В. Это означает, что в интервальной шкале к отношениям равенства и порядка добавляется сравнение проявлений признаков разных объектов.

Благодаря тому, что разница значений эмпирически осмыслена как разница между проявлениями признаков, допустимы все традиционные операции с числами. Однако интервальная шкала не обеспечивает самый высокий уровень измерения, так как не имеет четко зафиксированной точки отсчета.

В этой шкале можно варьировать не только масштаб измерения, но и изменять положение точки отсчета. Последнее никак не сказывается на результатах. Множество допустимых преобразований в этом случае есть любая линейная функция (Y = а х X + Ь, где a, b = const и а > 0).

Шкала отношений измерения переменных предполагает наличие абсолютной точки отсчета, т. е. эмпирически осмысленного нуля. Причем изменение положения точки отсчета невозможно. Наряду с эквивалентностью объектов (номинальная шкала), упорядочением их и разницей между различными парами объектов (интервальная шкала) в данном случае допустимо говорить об отношении значений. Благодаря этому применение всех математических операций становится допустимым.

Например, для подобных измерений высказывания вида «значение А в два раза больше значения В» имеют реальный смысл. Наличие данного требования сужает множество допустимых преобразований.

Такой тип измерения инвариантен относительно функций типа Y = а х X, где а > 0. Если сравнить множества допустимых преобразований интервальных шкал и шкал отношений, то последние являются частным случаем первых, если свободный член b положить равным нулю.

Различия между типами шкал можно представить схематически, учитывая, какие суждения допустимы или эмпирически осмысленны (табл. 7).

Типы шкал измерения переменных

Идентичность

В результате рассмотрения разных типов шкал измерения переменных можно выделить следующие виды суждений об отношениях между изучаемыми объектами анализа:

1) высказывания об идентичности: А = В.
2) высказывания о порядке: А > В.
3) высказывания о различиях: А — BzC-D.
4) высказывания об отношениях: А = а х В.

Каждый вид суждений характеризуется определенным набором высказываний об отношениях между значениями шкалы. Что означает в этом контексте «эмпирически осмысленное», и, следовательно, дозволенное суждение о значениях шкалы? Если допустимое преобразование превращает истинное высказывание в ложное, и наоборот, то этот вид высказываний становится эмпирически бессмысленным.

Сравнение допустимых для отдельных типов шкал трансформаций показывает, что с возрастанием уровня измерения множество допустимых трансформаций сужается. Это связано с тем, что чем выше уровень измерений, тем большее число отношений между объектами становится осмысленным.

Каждая шкала более высокого уровня включает в себя свойства более низкой. В случае абсолютной недопустимости каких-либо трансформаций мы имеем дело с абсолютной шкалой.

Следует отметить, что уровень измерения переменных зависит не только от качества шкалы, но и от систематизации проявлений изучаемого исследователем признака.

Для иллюстрации данного положения рассмотрим простой пример. Предположим, что мы хотим получить в процессе опроса информацию о возрасте респондента. Для этого создается соответствующая шкала. В зависимости от уровня операционализации понятия «возраст» мы можем получить разные виды измерений.

Пример. В каком Вы возрасте?

1. В трудоспособном.
2. В нетрудоспособном.

Мы сформулировали закрытый вопрос с предписанными вариантами ответа. Проявления переменной носят чисто логический характер. Коды, приписанные разным вариантам ответов, обозначают исключительно различные проявления признака. Приписывание чисел варианту ответа носит произвольный характер и не имеет никакого эмпирического смысла.

Эту процедуру можно выполнить, например, в обратном порядке или как-либо иначе. Нам необходимо описать всего лишь сходство или различие между объектами. В данном контексте невозможно утверждать, что трудоспособное население в чем-то превосходит нетрудоспособное или имеет большую ценность. Такая переменная называется номинальной. Если она характеризуется всего двумя проявлениями, то говорят о дихотомической переменной.

Предложенный вопрос можно сформулировать иначе. Именно так чаще всего и поступают при операционализации социальной характеристики «возраст».

Пример. Ваш возраст?

1. До 18.
2. От 19 до 35.
3. От 35 до 65.
4. Больше 65.

В ответах на поставленный вопрос приписанные объекту числа несут определенный эмпирический смысл. Они отражают отношение порядка.

Объекты можно упорядочить по проявлениям переменной. Такие переменные, коды которых отражают эмпирическое отношение порядка, называются порядковыми, ординальными или ранговыми.

Вопрос о возрасте можно сформулировать применительно к интервальной шкале.

Пример. Г од Вашего рождения? ( ) г.

Поставьте соответствующее значение в круглые скобки.

Для измерения интересующего признака используется фактически понятие «время». Можно изменять как масштаб измерения (применять другие единицы измерения времени), так и положение точки отсчета (теоретически возможно использование любой системы летосчисления). Эмпирически осмысленной становится разница между значениями переменной. Однако в такой формулировке вопрос о возрасте опрашиваемых в реальных исследованиях практически не используется. Более предпочтительной является следующая форма.

Пример. Ваш возраст? ( ) г.

Поставьте соответствующее значение в круглые скобки.

Мы ввели естественную точку отсчета, которая эмпирически осмысленна. Это классический пример шкалы отношений. Данный вариант измерения для рассматриваемого случая является оптимальным, так как в идеальной ситуации следует стремиться к максимально возможному уровню измерения.

В зависимости от типа шкалы применяются те или иные методы статистического анализа. Чем выше уровень измерения, тем более сложные математические методы можно использовать для исследования собранных данных. В общем случае информационное содержание переменной тем шире, чем выше уровень измерения. Именно поэтому необходимо стремиться к более высокому уровню измерения.

Различие интервальных шкал и шкал отношений для социологических исследований практически несущественно, и эти два типа шкал часто объединяют в один, который называют метрическими шкалами. Особенностью метрических шкал является наличие единицы измерения и допустимость операции сложения.

Однако на практике для измерения даже заведомо количественных переменных типа «возраст» чаще всего применяется порядковая шкала. Это связано, прежде всего, со спецификой исследования социальной информации.

Измерения в гуманитарных науках принципиально отличаются от измерений в естественных и технических науках. Последнее обусловлено тем, что в первом случае обычно отсутствует такое привычное понятие, как «единица измерения». Поэтому необходимо признать, что измерения в социальных науках, прежде всего в социологии, являются преимущественно номинальными или порядковыми. Признаки типа «возраст», которые можно измерить с помощью интервальной шкалы или шкалы отношений, в гуманитарной сфере встречаются крайне редко.

При этом необходимо оговорить следующее. В данном контексте речь идет, прежде всего, о первичных измерениях изучаемой социальной реальности, а не о сложных процедурах типа построения индексов, базирующихся на агрегации исходных индикаторов.

В этом случае создается шкала более высокого уровня. Без сомнения, расширение использования подобных процедур в мировой социологии отражает попытку повысить методический уровень работы с данными эмпирических исследований.

Все, что говорилось здесь о различных уровнях измерения шкал, касается количественных переменных. Следует отметить, что разграничение качественных и количественных переменных носит во многом условный характер. В связи с этим количественные переменные могут быть измерены как в количественных, так и в качественных шкалах.

Номинальные переменные относят к качественным, так как их значения отражают качественно разные проявления изучаемых свойств.

Интервальные шкалы и шкалы отношений относят к количественным шкалам, так как в них допустимо выполнение всех операций над числами. Порядковая шкала в этом контексте занимает промежуточное положение. В специальной литературе она, как правило, относится к качественным шкалам. При этом такая шкала обладает некоторыми свойствами количественных шкал, поскольку упорядочение признаков указывает на то, что измеренные свойства находятся в определенном количественном соотношении.

Даже когда эти различия прямо не измеримы, можно предположить, что в большинстве случаев в ее основе лежит некоторое количественное свойство. Порядковая переменная выступает в этом случае как результат очень грубого измерения лежащих в ее основе количественных свойств.

Исходя из этого, даже учитывая все оговорки, касающиеся порядковых шкал, необходимо отметить, что социологи работают преимущественно с качественными данными. Именно в этом заключается одна из основных особенностей анализа социологической информации.

После того как тип переменных, входящих в матрицу данных, определен, возникает естественный вопрос о классе допустимых статистических операций над ними. Использование каких математических и статистических методов допустимо и эмпирически осмысленно при данном уровне измерения?

В общем случае важно отметить, что корректными являются только те процедуры, которые не изменяют смысл статистических высказываний. Истинность высказываний не должна изменяться в результате допустимых преобразований, т. е. такие высказывания являются инвариантными относительно указанных преобразований.

Например, на смысл высказываний об обобщенных характеристиках исходных данных (среднее, дисперсия и т. п.) не должны влиять допустимые трансформации отдельных значений. В этом смысле расчет среднего значения порядковой переменной является недопустимой статистической процедурой. Общее представление о допустимых операциях дает табл. 8.

Возрастная группа [age_group]

Атрибут «возрастная группа» [age_group] нужен, чтобы указывать, для людей какого возраста предназначен товар.

Если вы укажете возрастную группу, товар будет показываться при фильтрации результатов поиска по возрасту пользователей (например, когда в запросе указаны ключевые слова «для женщин», а не «для девочек»). Чтобы информация о размере также отображалась корректно, указывайте вместе с возрастной группой атрибут «пол» [gender] .

Когда использовать

Обязательный для бесплатных предложений товаров из категории Предметы одежды и принадлежности ( 166 ).

Обязательный для товарных объявлений о позициях из категории Предметы одежды и принадлежности ( 166 ) с таргетингом на следующие страны:

Бразилия
Франция
Германия
Япония
Великобритания
США

Атрибут необязателен для следующих подкатегорий группы товаров Предметы одежды и принадлежности :

Значки (ID 4179 )
Зажимы для галстуков (ID 180 )
Запонки (ID 193 )
Манжеты (ID 1893 )
Бахилы (ID 5385 )
Шнурки для обуви (ID 1856 )
Шпоры (ID 2427 )
Ремешки для часов (ID 5123 )
Брелоки для ключей (ID 175 )
Цепи для кошельков (ID 5841 )
Ремешки (ID 6277 )
Обложки для чековых книжек (ID 6460 )
Держатели для бейджей и пропусков (ID 6170 )
Устройства для завода часов (ID 6870 )
Наклейки для наручных часов (ID 7471 )
Нагрудные платки (ID 5207 )
Декоративные веера (ID 5114 )

У этого атрибута есть следующие допустимые значения:

Новорожденные [newborn] .
До трех месяцев. В качестве размера обычно указывается возраст в месяцах (0–3) или значение newborn.
Младенцы [infant] .
От 3 до 12 месяцев. Размер обычно обозначается как возраст в месяцах (3–12).
Маленькие дети [toddler] .
От года до пяти лет. Размер обычно обозначается как возраст в месяцах (12–24) или в годах (1–5).
Дети [kids] .
От 5 до 13 лет. Все размеры в рамках этой группы рассчитаны на детей указанного возраста.
Взрослые [adult] .
От 13 лет. Все размеры в пределах этой группы рассчитаны и на подростков, и на совершеннолетних.

Формат

Соблюдайте эти правила в отношении форматов, чтобы мы могли верно интерпретировать ваши данные.

newborn
infant
toddler
kids
adult

Правила

Чтобы данные о товарах были максимально точными, следуйте указаниям ниже.

Если атрибут «возрастная группа» [age_group] обязателен для вашей целевой страны или категории товара, всегда указывайте одно из допустимых значений. В противном случае атрибут останется пустым, так как значение по умолчанию у него отсутствует.
Если у товара есть несколько вариантов, предназначенных для разных возрастных групп, для каждого из них указывайте точное значение атрибута «возрастная группа» [age_group]. Например, это может быть «обувь для новорожденных от 0 до 3 месяцев» или «обувь для детей от года до пяти лет». Проследите также за тем, чтобы у всех вариантов товара было одинаковое значение атрибута идентификатор группы товаров [item_group_id] .

Примеры

Товары, предназначенные для разных возрастных групп

Если ваши товары предназначены для разных возрастных групп, с помощью атрибута age_group [возрастная_группа] их можно рассортировать и повысить релевантность рекламы.

Вот примеры товаров, у которых может быть несколько вариантов в зависимости от возрастной группы:

Одежда
Игры
Книги
Простыни
Одеяла
Пуховые одеяла
Коврики для сна
Наволочки и чехлы для подушек
Стёганые и пуховые одеяла
Полотенца
Зонтики от дождя и от солнца
Игрушки для бассейнов
Надувные матрасы и шезлонги
Ночные светильники и подсветка
Копилки
Коврики
Занавески и портьеры
Диванные подушки
Игрушки

Разные размеры внутри одной возрастной группы

Чтобы информация о размере отображалась корректно, необходимо также указывать атрибуты «возрастная группа» [age_group] и «пол» [gender] .