简述数据的测定层次

范畴测量，是层次在测量尺度中最低的一个，本质上是一个分类系统，即变量按照自身的属性或特征进行分类，并用不同的名称或数字符号进行标记。有序测量，根据属性值依次对属性进行排序。序列测量不仅可以将事物的属性或特征按照一定的逻辑顺序划分为不同的类别，还可以反映出属性或特征在高度、大小、程度、强弱、等级序列上的差异。

nominal name数据(nominal data)只表示一个事物和其他事物在不同类别中的区别。它有独立的分类单元，其值一般是整数形式。它只统计数量，而不显示事物之间差异的大小，如性别、颜色类别、人口、学校数量、被试对某事物的态度(赞同)在教育心理学研究中，大部分关于切割属性的调查数据都属于这一类数据。

比如学生的成绩评价，爱好，素质，能力，兴趣。这个数据没有相等的单位，也没有绝对的零，只能按一个顺序排出。人体身高分别为1.81米、1.79米、1.75米、1.70米、1.69米，排名顺序从高到低依次为1、2、3、4、5。在这个例子中，排名第一的学生和排名第二的学生之间的身高差距不等于排名第二的学生和排名第三的学生之间的差距。

数据图书馆的基本结构数据图书馆的基本结构分为三个部分层次，反映了观察数据图书馆的三个不同视角。(1)物理数据楼层。它是数据 library的最内层，是实际存储在物理存储设备上的数据的集合。这些数据是原来的数据，是用户处理的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。(2)概念数据层。它是数据 library的中间层，是数据 library的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义和数据之间的逻辑关系，是存储记录的集合。

(3)逻辑数据层。是用户看到并使用的数据库，代表一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。数据不同库层次之间的关系通过映射进行转换。数据库有以下主要特点:(1)实现数据共享。数据共享包括所有用户可以同时访问的数据库，以及用户可以通过接口以各种方式使用并提供数据共享的/库。(2)减少数据的冗余。

-3层次这三个结构分别是:逻辑结构(抽象层)、物理结构(结构层)和操作结构(实现层)。数据的结构是具有结构特征的数据元素的集合。研究了数据的逻辑结构和数据的物理结构及其关系，并为这种结构定义了相应的运算，设计了相应的算法。简而言之，数据 structure是数据元素的集合，这些元素之间具有一种或多种特定的相互关系，即数据元素的集合具有“结构”。

在计算机科学中，它是指可以输入计算机并由计算机程序处理的所有符号。如图像和声音，可以按编码分类为数据。2.数据 Element:它是数据的基本单位，通常在计算机程序中作为一个整体来考虑和处理。相当于数据库表的“行”。例如数据 structure教材中的例子也有描述。例12中“树”中的一个棋盘图案和例13中“图”中的一个圆都叫a 数据 element。

distance 数据，ratio 数据属于数量型数据或数值型数据。1.分类数据:以分类为特征，但不区分顺序，由分类尺度度量形成，2.测序数据:以类别为特征，但有顺序，由测序量表测量形成。3.定距数据:表示为数值，可加减，由定距刻度测量而成，4.恒比数据:用数值表示，可以加、减、乘、除运算，由恒比刻度测量形成。前两类数据描述事物的质量特征，不能用数据表示，结果都是类别，也叫定性数据或质量数据。