數據按計量尺度可以分為哪些類型

⑴ 統計數據可分為哪幾種類型

1、統計數據表達形式有統計表格和統計地圖兩種。

按表示方法分為：

①分區統計。即用圖形的面積或同樣圖形的個數，代表所在區劃單元內全部同類現象的總和；如2008美國社區調查一年數據樣本文件總體

②分級統計。即以統計圖形式按行政區劃或經濟區劃分級，以不同深淺的顏色或疏密不等的暈線、暈點表示現象相對指標的差異；

③定位統計。以統計圖表形式表示某一點上的特種現象和變化規律。

2、按統計指標統計數據分為 宏觀經濟指標統計和行業經濟指標統計。

常見的宏觀經濟指標有：GDP,CPI,PPI，PMI及流通中的現金。

行業經濟指標如煤炭行業，石油行業的景氣狀況分析等。

(1)數據按計量尺度可以分為哪些類型擴展閱讀

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：

1、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。

2、定序數據——表現為類別，但有順序，是由定序尺度計量形成的。

3、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。

4、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。

⑵ 統計學考試求神！算術平均數、眾數與中位數關系。統計數據按照計量尺度可以分為哪幾類

1.算術平均數和眾數、中位數三者之間的數量關系取決於數據分布的偏斜程度。對於呈現單峰分布特徵的數據，如果數據的分布是堆成的，則三者相等。如果數據呈現左偏分布，則三者關系變現為算術平均數小於中位數小於眾數，反之，如果數據呈現右篇分布，則一般有眾數小於中位數小於算術平均數。
2.統計數據按計量尺度由低到高、由粗略到精確分為四個類：定類尺度，定序尺度、定距尺度和定比尺度。
（1）定類尺度是最粗略、計量層次最低的計量尺度。其只是作為各種分類的代碼，並不反映各類的優劣、量的大小或順序。如：人口按性別分為男女，用「1」表示男性，用「0」表示女性。
（2）定序尺度不僅可以將研究對象分成不同的類別，還可以反應各類的優劣、量的大小或順序。如：學生成績可以分為優良中、及格和不及格五類。
（3）定距尺度不但可以用數表示各類別的不同和順序大小的差異，而且可以用確切的數值反應現象之間在量方面的差異。如：國民生產總值、七葉樹、人口數都是其應用。
（4）定比尺度可以將兩種相關的數加以對比而形成相對數，勇於反映現象的結構、比重、速度、密度等數量關系。如：將一個企業創造的增加值與該企業的職工人數對比，，計算全員勞動生產率，以此反映該企業的生產效率。

都是按書打出來的，累死。求採納。

⑶ 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。

⑷ 1.數據的計量尺度分為哪幾種各有什麼特點

四層，定類尺度，定序尺度，定向尺度，定比尺度。

⑸ 按照所採用的計量尺度，可以將統計數據分為（ ）。

【答案】A、B、D
【答案解析】按照所採用的計量尺度，可以將統計數據分為分類數據、順序數據和數值型數據。故選ABD。 本題考查產業結構。國民經濟中各產業之間及產業內部各部門之間比例關系和結合狀況稱為產業結構。故選A。 

⑹ 數據類型有哪幾種

數據類型有：

1、整數類型【byte、short、int、long】；

2、浮點數類型【float、double】；

3、字元類型char；

4、布爾類型boolean。

1）四種整數類型（byte、short、int、long)：

byte：8位，用於表示最小數據單位，如文件中數據，－128~127。

short：16位，很少用，－32768 ~ 32767。

int：32位、最常用，－2^31-1~2^31（21億）。

long：64位、次常用。

注意事項：int i=5; // 5叫直接量（或字面量），即直接寫出的常數。

整數字面量默認都為int類型，所以在定義的long型數據後面加L或l。

小於32位數的變數，都按int結果計算。

強轉符比數學運算符優先順序高。見常量與變數中的例子。

2）兩種浮點數類型（float、double)：

float：32位，後綴F或f，1位符號位，8位指數，23位有效尾數。

double：64位，最常用，後綴D或d，1位符號位，11位指數，52位有效尾。

注意事項：

二進制浮點數：1010100010=101010001.0*2=10101000.10*2^10（2次方）=1010100.010*2^11(3次方）= . 1010100010*2^1010(10次方）。

尾數：. 1010100010

指數：1010

基數：2

浮點數字面量默認都為double類型，所以在定義的float型數據後面加F或f；double類型可不寫後綴，但在小數計算中一定要寫D或X.X float的精度沒有long高，有效位數（尾數）短。

float的范圍大於long指數可以很大。

浮點數是不精確的，不能對浮點數進行精確比較。

⑺ 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。

⑻ 統計數據的類型有哪些

1、統計數據表達形式有統計表格和統計地圖兩種。

按表示方法分為：

①分區統計。即用圖形的面積或同樣圖形的個數，代表所在區劃單元內全部同類現象的總和；如2008美國社區調查一年數據樣本文件總體

②分級統計。即以統計圖形式按行政區劃或經濟區劃分級，以不同深淺的顏色或疏密不等的暈線、暈點表示現象相對指標的差異；

③定位統計。以統計圖表形式表示某一點上的特種現象和變化規律。

2、按統計指標統計數據分為 宏觀經濟指標統計和行業經濟指標統計。

常見的宏觀經濟指標有：GDP,CPI,PPI，PMI及流通中的現金。

行業經濟指標如煤炭行業，石油行業的景氣狀況分析等。

(8)數據按計量尺度可以分為哪些類型擴展閱讀

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：

1、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。

2、定序數據——表現為類別，但有順序，是由定序尺度計量形成的。

3、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。

4、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。

⑼ 按照採用的計量尺度不同，可以將統計數據分為各有什麼特徵

按照所採用的計量尺度，可以將統計數據分為分類數據、順序數據和數值型數據。

分類數據 ：歸入某一類別的非數字型數據，通常用文字表述，分類數據只能區分事物的不同類別，不能說明不同類別數據的好壞和大小。

順序數據 ：歸於某一有序類別的非數字型數據，通常用文字表述，這些類別是有先後，高低好壞之分的。

數值型數據 ：按數字尺度測量得到的觀察值，也就是直接反映事物數量特徵的數據

⑽ 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。