Методы представления данных частично зависят от типа самих собираемых данных. Существуют четыре больших класса шкалы измерения: 1) номинальная шкала, с помощью которой наблюдения классифицируются по категориям (например, классификация болезней, полов); 2) порядковая шкала, посредством которой категориям присваиваются ранги опре­деленного порядка (например, легкий, умеренный, тяжелый);
3) шкала интервалов, с помощью которой определяют про­межуток между двумя измерениями (температура, баллы в тестах на умственные способности); 4) шкала соотношений,
' посредством которой определяют как промежутки между двумя измерениями, так и их соотношения (длина, частота случаев заболеваемости, число заболевших детей). Как шкала соотношений, так и шкала интервалов дают возможность установить, насколько одно измерение превышает другое (например, 70°С — на 35 градусов теплее, чем 35°С; 1 м на50 см длиннее, чем 50 см). Однако шкала соотношений обеспечивает дополнительную возможность определить соот­ношение между двумя переменными (например, 1 м вдвое длиннее, чем 50 см).
Шкалы измерений называются непрерывными, если их можно делить на все более и более мелкие интервалы для повышения точности измерений. Например, независимо от того, насколько точно измерена длина, всегда можно измерить ее еще точнее путем деления шкалы измерения на измерительном приборе на все более мелкие отрезки. Измерения называются диск­ретными, если подобные деления не всегда возможны. Например, нельзя до бесконечности делить единицы измере­ния при подсчете числа детей, поскольку нет других величин между значениями 0 и 1, 1 и 2 и т.д.

Рис. 4.1. Столбчатая диаграмма, показывающая распростра­ненность ревматоидного артрита среди мужчин и женщин старше 55 лет в США и Индонезии

Источник: Раг-тау/ап (1988). Гистограмма, показывающая концентрацию ртути в у 300 обследованных учащихся средних школ Данные могут быть представлены в различных формах, напри­мер в виде таблиц частот, гистограмм, столбчатых диаграмм, таблиц перекрестных ссылок или секторных диаграмм.
Распределение частот во многих случаях можно представить в виде таблицы, указывающей, сколько раз определенные данные встречаются в совокупности данных (Ьлуавда & Туе, ' 1986). Распределение показывает, каково число членов групп или какая часть группы имеет определенное значение или множество из всех возможных значений (табл. 4.1). Таблица частот может использоваться с любым типом шкалы измере­ний. При необходимости данные могут быть сгруппированы, как показано в табл. 4.1.

	Рис 4.3. Гладкая кривая, отражающая данные рис. 4.2
			Таблица 4.1. Распределение концентраций ртути в волосах 300 обследованных уча­щихся средней школы Концентрация ртути (в мкг/г) Число детей 0 — 0,49 95 0,5 — 0,99 91 1,0 — 1,49 47 1,5—1,99 30 2,0 — 2,49 16 2,5 - 2,99 8 3,0 — 3,49 9 3,5 — 3,99 4
		Данные взяты из публикации: К}е11з1гош и соавт., 1982.

Частотное распределение может быть представлено графиче­ски в виде столбчатой диаграммы для дискретных данных или в виде гистограммы для аналоговых данных. На столб­чатой диаграмме частоты отмечаются на одной оси, обычно вертикальной, а категории — на другой, обычно горизонталь­ной. Частота каждой группы представлена длиной соответст­вующего столбца (см. диаграмму на рис. 4.1). Гистограмма имеет сходный характер за исключением того, что вместо категорий используются интервалы. На рис. 4.2 распреде­ление частот, данное в табл. 4.1, представлено в виде гистограммы.
На гистограмме длина выбранных интервалов может изме­няться. Чем меньше интервалы, тем более детальной является гистограмма. По мере уменьшения интервалов и увеличения их числа форма гистограммы становится все более похожей на гладкую кривую. На рис. 4.3 показана гладкая кривая, которая аппроксилирует распределение, представленное на рис. 4.2. Форму гладкой кривой часто имеют частотные распределения данных при непрерывном процессе измерения.
Двумя основными характеристиками, которые позволяют представить в суммарной форме распределения данных, измеряемых по шкале интервалов и соотношений, являются характеристика положения величины, указывающая середину распределения, и рассеяние, показывающее разброс значений.