統計數據類型如何判斷

1. 判斷統計資料分布特徵和分布類型的方法有哪些

首先根據樣本點特徵判斷是離散型還是連續型.
離散型分布常用的有二項分布,泊松分布,離散均勻分布,幾何分布,超幾何分布等等.可以根據直方圖判斷大概的分布類型,然後估計相應的分布參數.最後用goodness of fit檢驗.
連續型分布常用的有正態分布,t-分布,F-分布,卡方分布,指數分布,Gamma-分布,Beta-分布等等.同樣根據直方圖判斷大概的分布類型,然後估計相應的分布參數.檢驗部分可用KS檢驗（Kolmogorov-Smirnov檢驗）.

2. 《統計法基礎》知識點：數據類型

導語：統計數據是對客觀現象特徵的反映，而由於客觀現象的復雜性，在反映這些現象特徵時，可以從不同的角度進行採集，從而得到不同類型的數據，是統計考試的重要內容，一起來復習下吧：

一、變數與數據

變數或變數，是指沒有固定的值，可以改變的數。變數的具體數值稱為變數值，即數據。統計數據就是統計變數的具體表現。

二、數據類型

(一)定性變數(數據)與定量變數(數據)

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

分類變數：沒有量的特徵，只有分類特徵。這種只反映現象分類特徵的變數又稱分類變數。分類變數的觀測結果就是分類數據。說明事物類別的一個名稱。如「性別」就是一個分類變數。

順序變數：如果類別具有一定的順序，如，「教育類別」，這樣的變數稱為順序變數，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，這類變數的具體表現就是順序數據。

2、數值(定量)變數：反映「天氣溫度」、「月收入」等變數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。這些變數就是定量變數也稱數值變數，定量變數的觀察結果成為定量數據。說明事物數字特徵的一個名稱。

分類變數沒有數值特徵，所以不能對其數據進行數學運算。分類數據只能用來區分事物，而不能用來表明實物之間的大小、優劣關系。

順序變數比分類變數向前進一步，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。

數值型數據作為統計研究的主要資料，其特徵在於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。其計量精度遠遠高於定性數據。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。

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。

3. 統計數據有哪些類型各自的特點是什麼

1、統計數據分為橫向數據和縱向數據所謂橫向數據,也叫做「截面數據」,就是同一時間點上各個主體的數據.如,某年各省的糧食產量放在一起就是一組截面數據所謂縱向數據,也叫「時間序列數據」,就是同一主體在不同時間的...

4. 統計數據的統計數據的類型

統計數據是採用某種計量尺度對事物進行計量的結果，採用不同的計量尺度會得到不同類型的統計數據。從上述四種計量尺度計量的結果來看，可以將統計數據分為以下四種類型：
定類數據——表現為類別，但不區分順序，是由定類尺度計量形成的。
定序數據——表現為類別，但有順序，是由定序尺度計量形成的。
定距數據——表現為數值，可進行加、減運算，是由定距尺度計量形成的。
定比數據——表現為數值，可進行加、減、乘、除運算，是由定比尺度計量形成的。
前兩類數據說明的是事物的品質特徵，不能用數據表示，其結果均表現為類別，也稱為定性數據或品質數據（Oualitative data）；後兩類數據說明的是現象的數量特徵，能夠用數值來表現，因此也稱為定量數據或數量數據（Quantitative data）。由於定距尺度和定比尺度屬於同一測度層次，所以可以把後兩種數據看作是同一類數據，統稱為定量數據或數值型數據。
區分測量的層次和數據的類型是十分重要的，因為對不同類型的數據將採用不同的統計方法來處理和分析。比如，對定類數據，通常計算出各組的頻數或頻率，計算其眾數和異眾比率，進行列聯表分析和x2檢驗等；對定序數據，可以計算其中位數和四分位差，計算等級相關系數等非參數分析；對定距或定比數據還可以用更多的統計方法進行處理，如計算各種統計量、進行參數估計和檢驗等。我們所處理的大多為數量數據。
這里需要特別指出的是，適用於低層次測量數據的統計方法，也適用於較高層次的測量數據，因為後者具有前者的數學特性。比如：在描述數據的集中趨勢時，對定類數據通常是計算眾數，對定序數據通常是計算中位數，但對定距和定比數據同樣也可以計算眾數和中位數。反之，適用於高層次測量數據的統計方法，則不能用於較低層次的測量數據，因為低層次數據不具有高層次測量數據的數學特性。比如，對於定距和定比數據可以計算平均數，但對於定類數據和定序數據則不能計算平均數。理解這一點，對於選擇統計分析方法是十分有用的。

5. 舉例說明如何正確區分不同類型的統計資料

一、數值資料，也叫計量資料其變數值是由大小不等的帶有度量衡單位的大小不等的數值構成的，如身高、體重、脈搏次數等。
二、計數資料，也叫分類資料，其變數值是按性質或類別進行分組，然後計數各組變數值的個數。如血型資料
三、等級分組資料，變數值是按性質分組但有大小之分，如治療效果可分為痊癒、好轉、有效、無效、惡化。

6. 數據類型如何區分，舉例說明

1、類目型2、計數型3、命名型4、順序型5、等距型6、等比型1和3是一樣的吧，至於2，我感覺應該是和4一樣的。區分的話，你把每個類型的特徵的掌握了就好了。最好記住四個例子吧。

7. 統計數據類型及基本概念

1、按照計量尺度

1、總體（population）
包含所研究的全部對象的集合。分為有限總體和無線總體，有限總體在抽樣過程中，每次抽取是不獨立的，無限總體在每次抽樣過程中是獨立的。
2、樣本（sample）
從總體中抽取的部分元素的集合，構成樣本元素的數量成為樣本量。
3、參數（parameter）
用來描述 總體特徵 的概括性數字度量。如總體均值μ、總體標准差σ，總體比例π等。
4、統計量（statistic）
用來描述 樣本特徵 的概括性數字度量。如樣本均值overline{a}、樣本標准差s，樣本比例p等。由於它是依據樣本計算出來的數據，且抽樣過程是隨機的，因此統計量是樣本的函數。

8. 統計數據的類型有哪些

按照計量尺度不同,可分為分類數據、順序數據和數值型數據；按照統計數據的收集方法可以分為觀測數據和實驗數據；按照被描述的現象與時間的關系可分為截面數據和時間序列數據.

9. 統計軟體spss中三種變數類型如何界定

分類統計來解決此問題。

1．首先，打開SPSS軟體，在「變數視圖」窗口中自定義一組變數數據。例如，性別和年級，設置相關選項。