统计数据类型如何判断

1. 判断统计资料分布特征和分布类型的方法有哪些

首先根据样本点特征判断是离散型还是连续型.
离散型分布常用的有二项分布,泊松分布,离散均匀分布,几何分布,超几何分布等等.可以根据直方图判断大概的分布类型,然后估计相应的分布参数.最后用goodness of fit检验.
连续型分布常用的有正态分布,t-分布,F-分布,卡方分布,指数分布,Gamma-分布,Beta-分布等等.同样根据直方图判断大概的分布类型,然后估计相应的分布参数.检验部分可用KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）.

2. 《统计法基础》知识点：数据类型

导语：统计数据是对客观现象特征的反映，而由于客观现象的复杂性，在反映这些现象特征时，可以从不同的角度进行采集，从而得到不同类型的数据，是统计考试的重要内容，一起来复习下吧：

一、变量与数据

变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数。变量的具体数值称为变量值，即数据。统计数据就是统计变量的具体表现。

二、数据类型

(一)定性变量(数据)与定量变量(数据)

1、定性变量：反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量，不能说明具体量的大小和差异。

分类变量：没有量的特征，只有分类特征。这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。分类变量的观测结果就是分类数据。说明事物类别的一个名称。如“性别”就是一个分类变量。

顺序变量：如果类别具有一定的顺序，如，“教育类别”，这样的变量称为顺序变量，相应的观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称，这类变量的具体表现就是顺序数据。

2、数值(定量)变量：反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量，定量变量的观察结果成为定量数据。说明事物数字特征的一个名称。

分类变量没有数值特征，所以不能对其数据进行数学运算。分类数据只能用来区分事物，而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。

顺序变量比分类变量向前进一步，它不仅能用来区分客观现象的不同类别，而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系。显然，顺序数据的功能比分类数据要强一些，对事物的划分也更精细一些。但顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。只是反映事物在性质上的差异，而不能用来反映事物在数量上的.差异。因此，从本质上，顺序数据仍然是定性数据中的一种。

数值型数据作为统计研究的主要资料，其特征在于它们都是以数值的形式出现的，有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差，而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差，还可以计算数据之间的相对差。其计量精度远远高于定性数据。在统计学研究中，对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。

从上述三种数据的基本特点可以看出，这三类数据对事物的描述是由定性到定量、由低级到高级，从粗略到精细。在统计研究中，需要明确各种数据所适用的统计方法，正确的选择和应用，这是正确进行统计研究的基本要求。

(二)观测数据和实验数据

按获取数据的方法不同，可分为观测数据和实验数据。观测数据可能是全面数据也可能是样本数据(局部)，实验数据一般都是样本数据。

1、 观测数据。

观测数据是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有认为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。

2、 实验数据。

实验数据一般是在科学实验环境下取得的数据。在实验中，实验环境是受到严格控制的，数据的产生一定是某一约束条件下的结果。在自然科学研究中实验的方法应用非常普遍。

3. 统计数据有哪些类型各自的特点是什么

1、统计数据分为横向数据和纵向数据所谓横向数据,也叫做“截面数据”,就是同一时间点上各个主体的数据.如,某年各省的粮食产量放在一起就是一组截面数据所谓纵向数据,也叫“时间序列数据”,就是同一主体在不同时间的...

4. 统计数据的统计数据的类型

统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看，可以将统计数据分为以下四种类型：
定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。
定序数据——表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。
定距数据——表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。
定比数据——表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。
前两类数据说明的是事物的品质特征，不能用数据表示，其结果均表现为类别，也称为定性数据或品质数据（Oualitative data）；后两类数据说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据（Quantitative data）。由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次，所以可以把后两种数据看作是同一类数据，统称为定量数据或数值型数据。
区分测量的层次和数据的类型是十分重要的，因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对定类数据，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；对定序数据，可以计算其中位数和四分位差，计算等级相关系数等非参数分析；对定距或定比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。我们所处理的大多为数量数据。
这里需要特别指出的是，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。比如：在描述数据的集中趋势时，对定类数据通常是计算众数，对定序数据通常是计算中位数，但对定距和定比数据同样也可以计算众数和中位数。反之，适用于高层次测量数据的统计方法，则不能用于较低层次的测量数据，因为低层次数据不具有高层次测量数据的数学特性。比如，对于定距和定比数据可以计算平均数，但对于定类数据和定序数据则不能计算平均数。理解这一点，对于选择统计分析方法是十分有用的。

5. 举例说明如何正确区分不同类型的统计资料

一、数值资料，也叫计量资料其变量值是由大小不等的带有度量衡单位的大小不等的数值构成的，如身高、体重、脉搏次数等。
二、计数资料，也叫分类资料，其变量值是按性质或类别进行分组，然后计数各组变量值的个数。如血型资料
三、等级分组资料，变量值是按性质分组但有大小之分，如治疗效果可分为痊愈、好转、有效、无效、恶化。

6. 数据类型如何区分，举例说明

1、类目型2、计数型3、命名型4、顺序型5、等距型6、等比型1和3是一样的吧，至于2，我感觉应该是和4一样的。区分的话，你把每个类型的特征的掌握了就好了。最好记住四个例子吧。

7. 统计数据类型及基本概念

1、按照计量尺度

1、总体（population）
包含所研究的全部对象的集合。分为有限总体和无线总体，有限总体在抽样过程中，每次抽取是不独立的，无限总体在每次抽样过程中是独立的。
2、样本（sample）
从总体中抽取的部分元素的集合，构成样本元素的数量成为样本量。
3、参数（parameter）
用来描述 总体特征 的概括性数字度量。如总体均值μ、总体标准差σ，总体比例π等。
4、统计量（statistic）
用来描述 样本特征 的概括性数字度量。如样本均值overline{a}、样本标准差s，样本比例p等。由于它是依据样本计算出来的数据，且抽样过程是随机的，因此统计量是样本的函数。

8. 统计数据的类型有哪些

按照计量尺度不同,可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法可以分为观测数据和实验数据；按照被描述的现象与时间的关系可分为截面数据和时间序列数据.

9. 统计软件spss中三种变量类型如何界定

分类统计来解决此问题。

1．首先，打开SPSS软件，在“变量视图”窗口中自定义一组变量数据。例如，性别和年级，设置相关选项。