區間尺度又稱為等距尺度，通常會是這樣:
 
你覺得這家店的服務品質如何，1分到7分勾一個，分數靠近1表示劣等，分數靠近7則是優等。然後，假設1與2, 2與3的距離相等(其他也是以此類推)。其他的例子像是李克特尺度，問你對一件事情的看法，請你勾選同意不同意的程度
1: 非常不同意
2: 不同意
3: 有點不同意
4: 普通
5: 有點同意
6: 同意
7: 非常同意
 
那因為這篇文章有點長，如果你有興趣，我放在我的部落格，請點以下連結去看喔!
 
這個尺度有一個特性，就是各個分類的值之決定是很武斷的，你說的算，只要它是等距，譬如我也可以這樣
-3: 非常不同意
-2: 不同意
-1: 有點不同意
0: 普通
1: 有點同意
2: 同意
3: 非常同意
 
那這樣說來，這裡的0並不是絕對零點(表示什麼都沒有，沒有東西)，是有東西的，在此例子就是對某件事情普通的看法。其實最常見的區間尺度例子就是溫度計，1度與2度之間，2度與3度之間距離相等，而且0度不代表沒有溫度，還是有溫度，表示沒有絕對零點。
 
因為等距，所以區間尺度可以做加減運算，常見的做法就是用在量表，量表就是問一個概念的多個題項，譬如，忠誠度這個概念用三題問
 
以下三題，請你回答同意不同意的程度，七點尺度(非常不同意(1)到非常同意(7))
1.我覺得我對這家店是忠誠度
2.我覺得我會和親朋好友推薦這家店
3.我還會去這家店消費
然後，如果你第一題答同意，第二題答非常同意，第三題答同意，你就會在第一題得到6分，第二題得到7分，第三題6分，這個時候你就可以將這三題的分數加總起來，代表你對這家店的顧客忠誠度分數=6+7+6=19分..這種量表也因為這種加總的特性被稱為summated scale(加總量表)
 
區間尺度在實務上常常會用到，特別是寫論文時xd
 
區間尺度值的決定，雖然是武斷的，但是建議還是要遵循大家的做法，也就是
1: 非常不同意
2: 不同意
3: 有點不同意
4: 普通
5: 有點同意
6: 同意
7: 非常同意
 
任何其他的作法只是會造成溝通的困難而已，就別了吧! 想一下，如果你現在想要和大家不同
 
7: 非常不同意
6: 不同意
5: 有點不同意
4: 普通
3: 有點同意
2: 同意
1: 非常同意
 
雖然不能說你錯，但這樣就會很怪阿，記得很久一前當兵時
識別證掛反了，班長跑來說，你為什麼要跟別人不一樣? 為何要不一樣? 為何要不一樣?
 
所以，不要和別人不一樣吧! 不然會造成誤解還要解釋，浪費時間，遵循大家的習慣吧!

好好消化吸收， 一起簡單學，做的好吧! 

你已經差不多學會了尺度的概念了，打好這個基礎表示你可以開始學SPSS基礎分析了，現在鬍鬚曾提供免費基礎統計SPSS課程，邀請你加入喔!
 
 

[分配]
一個變數，就是一直在變的數，假設這個變數叫做考試分數，然後我是小班制，只有16位同學，這些同學的分數如下
30 40 40 50 50 50 60 60 60 60 70 70 70 80 80 90，我們可以這樣看:
30分的有一個，40分的有兩個，50分的有三個，以此類推，然後我們可以畫成下面:
60
50 60 70
40 50 60 70 80
30 40 50 60 70 80 90
妳現在是不是看到了考試成績可以被描述成一座山，這就是考試成績這個變數的分配! 你可以看到中間高旁邊低，長個很像個鐘，這種分配通常稱為鐘型分配，或是常態分配喔!
常態分配的變數才能進行推論統計(理論上)
可是現在我們是針對母體的分配阿，因為班上16個人全部都被我探聽成績了，所以，不用做推論統計，當你知道母體，你就不用根據樣本推論，不然就是多此一舉。針對母體的統計分析，通常都是描述統計即可。
今天就和大家介紹很基本的分配概念..
每天都要簡單學，做得好!🤣

上次我們提到平均數、中位數與眾數，這些都是反映母體分配的中央趨勢..😉🤗
那有反映離散程度的嗎?
有喔，今天介紹一個最常聽到的，叫做變異數。變異數的公式簡單來說就是平均離差平方和，這是啥鬼?
(母體變數值-平均值)之平方加總/母體中元素個數
如果今天母體只有五個人，考試成績為60, 80, 100, 60, 100
平均數=400/5=80
(母體變數值-平均值)之平方加總=(60-80)平方+(80-80)平方+(100-80)平方+(60-80)平方+(100-80)平方=400+400+400+400=1600
母體中元素個數=5
變異數=1600/5=320
標準差就是變異數開根號=17.88854
統計學考試有一個方便記憶的笑話: 根號的數學符號就像一個窗戶，√320 其實窗戶左邊還有個2被省略了，意思就是寒窗苦讀第2年
考試問標準差，你如果忘記開根號就要再考一次，第二年才有機會，所以你要寒窗苦讀再一年!所以題目要看清楚別忘了開根號!😂
對了，這裡介紹的是母體變異數與標準差喔，樣本的變異數與標準差可就不同了，而我們也比較常用樣本，因為調查母體成本太高了，那麼樣本標準差與變異數要怎麼算呢? 其實差不多，下次再分享囉!🤩