2．数据的测量尺度

对特定现象的测量就是根据一定的标准对其赋值或打分。为了描述地理世界，对任何事物都要鉴别、分类和命名。这些都是量测的组成部分。它们所使用的参考标准或尺度是不同的。测量的尺度大致可以分成四个层次，由粗略至详细依次为：命名或类型、次序、间隔以及比例。

2．1命名（Nominal）量

定性而非定量，不能进行任何算术运算，如一个城市的名字。命名式的测量尺度也称为类型测量尺度，只对特定现象进行标识，赋予一定的数值或符号而不定量描述。例如，可以用不同数值表示不同的土地利用类型、植被类型或岩石类型，但是这些数值之间无数量关系，对命名数据的逻辑运算只有“等于”或“不等于”两种形式，而其近似均值只能使用众数。

2．2次序（Ordinal）量

线性坐标上不按值的大小，而是按顺序排列的数，例如，事故发生危险程度的级别由大到小被标为1，2，3，…，级别的序号越低，其危险性越大，但危险性到底有多大并未给予定量的表达。序数值相互之间可以比较大小，但不能进行加、减、乘、除等算术运算。

次序测量尺度是基于对现象进行排序来标识的，如可以把山峰按高度分级为极高山、高山、中山、低山和丘陵等，将坡度分为陡、中、缓等。不同次序之间的间隔大小可以不同。对次序数据的逻辑运算除了“等于”与“不等于”之外，还可以比较它们的大小，即“大于”或“小于”。

2．3间隔（Interval）量

不参照某个固定点，而是按间隔表示相对位置的数。按间隔量测的值相互之间可以比较大小，并且它们之间的差值大小是有意义的。

间隔测量尺度与比例测量尺度相似，但是间隔尺度的测量值无真的零值。例如，温度是间隔尺度的数据而不是比例数据，因为它的“0”测量值随着所使用的不同温度测量单位而不同。不能说150F的温度是75F的温度的两倍，因为这个比例在使用摄氏单位时就改变了。相反，降水量是比例数据，因为它有真的零值^*。比例数据和间隔数据可用于加、减、乘、除等运算，而且可以求算术平均。

2．4比率（Ratio）量

比例测量尺度的测量值指那些有真零值而且测量单位的间隔是相等的数据，比例测量尺度与使用的测量单位无关。

与某一固定点的比值计算，支持多种算术操作，如加、减、乘、除等。有关该类型属性域的例子很多，如年降雨量、海拔高度、人口密度、发病率等。

比例数据或间隔数据可以比较容易地被转变成次序或命名数据。而命名数据则很难被转化成次序、间隔数据或比例数据。由此可见，尽管命名数据或次序数据便于使用，易于理解，但有时不够精确，不能用于较高级的算术运算。而比例数据或间隔数据比较精确，便于计算机处理，但是在较复杂的GIS应用中，往往上述几种测量尺度的数据均需用到。

图5-3：各种数据测量尺度以及其制图表现