數據類型

(一)定性變量(數據)與定量變量(數據)

1.定性變量：反映“職業”、“教育程度”等現象的屬性特點的變量，不能說明具體量的大小和差異。

分類變量：沒有數值特征，不能對其數據進行數學運算。即使有時人們用若干個數值來代表不同的類別，這些數據本身也不具有數量差異的意義。例如，人們經常用編號1表示男性、用編號2表示女性，這些編號的主要作用在于使文字性概念成為計算機可識別的代碼，其本身并不具有計算意義上的數量差異，由此可見，分類數據只能用來區分事物，而不能用來表明事物之間的大小、優劣關系。

順序變量：如果類別具有一定的順序，如，“教育類別”，這樣的變量稱為順序變量，相應的觀察結果就是順序數據。說明事物有序類別的一個名稱，這類變量的具體表現就是順序數據。

順序變量比分類變量向前進一步，它不僅能用來區分客觀現象的不同類別，而且還可以表明現象之間的大小、高低、優劣關系。顯然，順序數據的功能比分類數據要強一些，對事物的劃分也更精細一些。但順序數據的數據之間雖然可以比較大小，卻無法計算相互之間的大小、高低或優劣的距離。只是反映事物在性質上的差異，而不能用來反映事物在數量上的差異。因此，從本質上，順序數據仍然是定性數據中的一種。

2.數值(定量)變量：反映“天氣溫度”、“月收入”等變量可以用數值表示其觀察結果，而且這些數值具有明確的數值含義，不僅能分類而且能測量出來具體大小和差異。這些變量就是定量變量也稱數值變量，定量變量的觀察結果成為定量數據。說明事物數字特征的一個名稱。

數值型數據作為統計研究的主要資料，其特征在于它們都是以數值的形式出現的，有些數值型數據只可以計算數據之間的絕對差，而有些數值型數據不僅可以計算數據之間的絕對差，還可以計算數據之間的相對差。其計量精度遠遠高于定性數據。在統計學研究中，對數值型數據的研究是定量分析的主要內容。

從上述三種數據的基本特點可以看出，這三類數據對事物的描述是由定性到定量、由低級到高級，從粗略到精細。在統計研究中，需要明確各種數據所適用的統計方法，正確的選擇和應用，這是正確進行統計研究的基本要求。

(二)觀測數據和實驗數據

按獲取數據的方法不同，可分為觀測數據和實驗數據。觀測數據可能是全面數據也可能是樣本數據(局部)，實驗數據一般都是樣本數據。

1. 觀測數據。

觀測數據是對客觀現象進行實地觀測所取得的數據，在數據取得的過程中一般沒有認為的控制和條件約束。在社會經濟問題研究中，觀測是取得數據最主要的方法。用各種調查方法得到的數據都屬于觀測數據。

2. 實驗數據。

實驗數據一般是在科學實驗環境下取得的數據。在實驗中，實驗環境是受到嚴格控制的，數據的產生一定是某一約束條件下的結果。在自然科學研究中實驗的方法應用非常普遍。

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（責任編輯：hbz）

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