本次视频主要讲授以下内容：

非参数统计的历史

参数统计的特点、步骤等

非参数统计方法的适用范围、优点和缺点

1.1  导论

1) 测量的层次（数据的计量尺度）

2) 统计检验

3) 参数统计

4) 非参数统计

1.1 测量的层次（数据的计量尺度）

1、定类尺度 （Nominal Scale）

Ø 例如：性别、民族、职业

Ø 数据表现为“类别”

Ø 各类之间无等级次序 

Ø 各类别可以用数字代码表示

Ø 根据定类尺度得到的数据为分类数据。

Ø 定类尺度实例：性别、民族

2、定序尺度（Ordinal Scale）

Ø 定序尺度实例：产品等级

3、定距尺度   Interval Scale

Ø 例如年份、摄氏温度、海拔、时钟、智商得分

Ø 数据表现为“数值”，且有计量单位

Ø 可以进行加减运算

Ø “0”是只是尺度上的一个点，不代表“不存在”

Ø 根据定距尺度得到的数据为间距数据。

Ø 定距尺度实例

4、定比尺度  Ratio  Scale

Ø 例如体重、身高

Ø 数据表现为“数值”

Ø 可以进行加减、乘除运算

Ø “0”表示“没有”或“不存在”

Ø 根据定比尺度得到的数据为比率数据。

Ø 定比尺度实例

5、定距尺度与定比尺度的区别

Ø 定距尺度中“0”表示一个具体数值，不表示“没有”或“不存在”，定比尺度中“0”表示“没有或一无所有”、“不存在” 。

Ø 5（F- 50º）= 9(C-10º) 摄氏与华氏温度转换

6、四种计量尺度的比较

Ø 四种尺度所包含的信息量是依次递增的，级别由低到高。

Ø 根据较高层次的计量尺度可以获得较低层次的计量尺度。

Ø 不同的尺度数据对应这不同数据显示方法和分析方法。