年龄是区间变量还是比率变量？ （解释和示例）

在统计学中，所有变量均以四种测量尺度之一进行测量：

• 名义：没有定量值的变量。
• 序数：具有自然顺序的变量，但值之间没有可量化的差异。
• 区间：具有自然顺序和值之间可量化差异的变量，但没有“真零”值。
• 比率：具有自然顺序、值之间可量化差异以及“真零”值的变量。

下图总结了这些不同的测量级别：

学生经常问的一个问题是：

“年龄”被视为区间变量还是比率变量？

简短的回答：

年龄被视为可变比率，因为它具有“真正的零”值。

一个人有可能是零岁（新生儿），我们可以说0岁和10岁之间的差异与10岁和20岁之间的差异相同。

由于年龄是一个可变比率，我们也可以说 10 岁的人是 5 岁人的两倍。

将此与温度等区间变量进行比较：我们不能说 10 摄氏度是 5 摄氏度的两倍，因为温度中不存在“真正的零”，因为度数可以为负值。

年龄什么时候不是一个可变比率？

年龄不被视为可变比率的唯一情况是我们收集的年龄数据进行了分类。

例如，我们可能会发出一项调查，要求人们从以下选项中指出他们属于哪个年龄段：

• 0-19岁
• 20-39岁
• 40-59岁
• 60+年

在这种情况下，年龄将被视为序数变量，因为潜在值之间存在自然顺序。

我们会说0到19岁比20到39岁更年轻，比40到50岁更年轻，比60岁以下和60岁以上更年轻。

在这种情况下，我们不会将年龄分类为比率变量，因为我们无法确定 20-39 岁年龄组中的某个人的年龄是 0 至 19 岁年龄组中的某个人的两倍，因为我们不知道。确切的年龄。

这是一种罕见的情况，我们不会将年龄归类为可变比率。

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