① 關於統計的，怎樣區分什麼是連續性數據，什麼是非連續
只有輸出特性是非連續性的才算是非連續性,比如:檢驗員檢驗產品,會出現合格,不合格,……每次的輸出結果不同，那就是屬於非連續性的。 其他的都屬於連續性，包括破壞性的實驗。
② 以下四種數據的定義是什麼如何區分
（變數分為定性和定量兩類，
其中定性變數又分為分類變數和有序變數；
定量變數分為離散型和連續型）
continuous
data(連續數據)
discrete
data(離散數據)
【discrete
data
are
proced
when
a
variable
can
take
only
certain
fixed
values.】
【continous
data
are
proced
when
a
variable
can
be
take
any
value
between
two
values.】
【離散數據是在一個變數只能取某些固定值時產生的
連續數據是在一個變數可以在兩個值間取任意值時產生
比如1、2、3這樣的自然數就是離散數據，因為它是特定的自然數值
而比如[1,2]這個區間就是連續的，因為它可以取一到二之間的任意值
】
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分類變數里分為有序和無序。
ordinal
data
(有序變數)（等級）有序分類變數是指各類別之間有程度的差別。如優良中差；±、+、++、+++
nominal
data(名義變數)（也叫名義）屬性之間無程度和順序的差別，例如二項分類，性別（男、女），葯物反應（陰性、陽性）等。例如多項分類，血型（
O、A、B、AB），職業（工、農、商、學、兵）等。
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統計學依據數據的計量尺度將數據劃分為三類：定距型數據（Scale）、定序型數據（Ordinal）、定類型數據（Nominal）。
··定距型數據（Scale）通常是指諸如身高、體重、血壓等的連續型數據，也包括諸如人數、商品件數等離散型數據；
··定序型數據（Ordinal）具有內在固有大小或高低順序，但它又不同於定距型數據，一般可以數值或字元表示。如職稱變數可以有低級、中級、高級三個取值，可以分別用1、2、3等表示，年齡段變數可以有老、中、青三個取值，分別用A
B
C表示等。這里，無論是數值型的1、2
、3
還是字元型的A
B
C
，都是有大小或高低順序的，但數據之間卻是不等距的。因為，低級和中級職稱之間的差距與中級和高級職稱之間的差距是不相等的；
··定類型數據（Nominal）是指沒有內在固有大小或高低順序，一般以數值或字元表示的分類數據。如性別變數中的男、女取值，可以分別用1、
2表示，民族變數中的各個民族，可以用『漢』『回』『滿』等字元表示等。這里，無論是數值型的1、
2
還是字元型的『漢』『回』『滿』，都不存在內部固有的大小或高低順序，而只是一種名義上的指代。
③ 關於統計的，怎樣區分什麼是連續性數據，什麼是非連續型數據
比如說：刺激電流的強度就是可以連續變化和測量的
但如果你把你的情緒劃分為：特別不高興，不高興，一般，高興，興高彩烈幾個等級，這幾個等級之間就不是連續量，是一個等級離散的量，就是非連續型數據。