U1.01.3Channel fitness by quantitative, ordinal, and nominal semantics设计研究
定量数据与分类数据适用两套不同的通道排序
别名: 数据类型与通道 · 定量定序定类 · channel effectiveness · ordered encoding
概念解释
按数据语义选择通道（channel fitness by quantitative, ordinal, and nominal semantics）区分三种问题：定量值要求表达多少与差多少，定序值要求保留先后但未必有等距，定类值只要求区分类别。标题中的“两套”强调量值精度与类别区分不能共用一条排名；实践中还必须把 ordinal 单列。通道是否合适先由语义决定，再谈同类候选中的经验精度。
机制
位置、长度、面积、明度等具有可感知次序，能支持量或序；但只有部分通道和标尺能合理表达数值差。色相、形状和某些纹理擅长身份区分，却不天然说明大小顺序。把 nominal 类别映射到深浅会暗示不存在的等级，把 quantitative 值映射到无序色相会丢掉距离。通道容量、类别数、尺寸、色觉和图例查找又会改变辨别性，因此不存在覆盖三类数据的唯一固定序列。
怎么研究
先固定分析任务与字段解释，再分别测试数值估计、顺序恢复和类别识别。定量看误差与偏差，定序看顺序错误和相邻等级混淆，定类看识别精度、反应时间及类别混淆矩阵。覆盖类别数量、重复暴露、图例位置、色觉与输出媒介；同一字段作为精确年龄、年龄段或 cohort 标签时要按不同语义建刺激，不由数据库类型代替任务定义。
边界
某些通道可服务多种语义，但映射方式不同：位置可表示数值，也可将类别分栏；后者的间距不应被读成量。ordinal 等级若有真实数值边界，可同时提供定量信息；若只有排名，不应使用暗示等距的轴。地理位置、网络拓扑等位置可能已被语义占用，不能为精度任意重排。文化约定可影响颜色解释，不能把单一样本偏好全球化。
怎么落地
- 为每个变量记录当前任务下的 semantic type 与需支持的比较，不只复制数据模式中的类型。
- 定量候选优先保留可解释的顺序和距离；定序候选保证单调可辨；定类候选保证身份可分且不制造顺序。
- 在目标类别数、尺寸、主题和读者中测试；颜色不作为唯一类别或状态载体，关键变量提供文本、形状或位置冗余。
- 若一个字段承担多种任务，拆视图、切换编码或提供直接查询，不用一条“通道总排名”同时优化所有问题。