关于常用数据类型一二三

据，又叫分类数据。它用于确定数据的属性，不支持算术运算，只用于说明事物的品质，可能是文字或数字，可以细分为两类：

①无序数据。如：人的性别可以分为：男，女，未知3类，也可以把它们记为0，1，2;学生的成绩可以分为：及格，不及格……为了便于理解，一般可按惯例来定义，也可以按具体的业务需求等。该类数据的用数字表示时仅表示不同类别的品质是什么，而不表示量的顺序或大小，该类数据尺度的数学特征是“=”或“≠”。

②顺序数据，无序分类数据不要求有顺序，顺序数据是有序的。如：空气污染可以分为：优，良，轻度污染，中度污染，重度污染，其中后面一级都比前面一级的程度更严重，也可以用1，2，3，4，5来标识这几种分类;学生的成绩也可以分为：优秀，良好，及格，不及格，后面一级的数据也都比前面的更差。此时的尺度不能表明级别的量，仅能表明其等级差异，该类数据尺度的数学特征是“>”或“<”。

(2)定量数据，又称为数值型数据，用于说明事物的数量，形式是数字，也可以分为两类，主要按数值是否连续划分：

①离散型数据，离散型是通过计数得到的，增长量不固定，比如：北京市上月的空气质量有20天是优，本月共10天优;北京市去年净流出200万人，今年净流出100万人。它不仅能对事物区分不同的类型，还能对其排序，做数学运算。

②连续型数据，这是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。如：人的年龄是1岁，1.2岁，1.5岁，2岁......人的身高1.5米，1.51，1.52......

不管是什么类型的数据，定义数据时，有逻辑地划分、表达更易让人理解、方便计算。

定性与定量数据的关系：定性数据与定量数据相互补充，定性是定量的前提、依据，定量使定性更加具体、准确，结合使用才能通过比较来分析、说明问题。这四类数据的层次一类比一类高。

因不同类型的数据采用的处理、分析的统计方法不同，所以区分度量的层次、数据的类型很重要。如，对无序数据，通常计算出各组的频数或频率，计算其众数和异众比率，进行列联表分析和x2检验等;对顺序数据，可以通过其中位数和四分位差，从而估计样本数据的总体;对离散数据还可以用更多的统计方法进行处理，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。

适用于低层次测量数据的统计方法，也适用于较高层次的测量数据，因为后者具有前者的数学特性，但前者不具备后者的特性，所以反之不成立。如：描述数据的集中趋势时，对无序数据通常计算众数，对顺序数据通常是计算中位数，但对连续、离散类的定量数据也可以计算众数和中位数。反之，对于离散和连续数据可以计算平均数，但对于无序数据和顺序数据则不能计算平均数。理解这一点，则有助于分析时选择合适的统计分析方法。

（编辑：唐山站长网）

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