#основы #шкалы

Периодически встречаю ошибки в обработке данных связанные с применением методов анализа к данным, к которым их применять нельзя.
Чтобы этого избежать, стоит познакомиться с особенностями шкал и допустимых манипуляций с ними.

Чаще всего используют четыре типа шкал:

🔹Номинальные данные - это просто категории без порядка.

🔹Порядковые данные - здесь есть порядок, но нет информации о расстоянии между значениями.

🔹Интервальные (и количественные) данные - здесь есть и порядок, и равные интервалы между значениями.

🔹Бинарные данные - данные ограниченные только 2 значениями.

что можно и что нельзя делать с разными шкалами - на скрине выше.

Типичные ошибки:
1. применять линейную регрессию к категориям (даже если их кодировать)
2. искать выбросы в порядковых данных
3. применять нормализацию к порядковым данным