统计数据的类型他们各有什么特点

A. 统计学上，根据数据反映的测量水平，可以把数据分成什么类别

根据数据反映的测量水平，可把数据区分为称名数据、顺序数据、等距数据和比率数据四种类型。
1、称名数据只说明某一事物与其它事物在属性上的不同或类别上的差异，它具有独立的分类单位，其数值一般都取整数形式，只计算个数，并不说明事物之间差异的大小。
2、顺序数据是指既无相等单位，也无绝对零点的数据，是按事物某种属性的多少或大小，按次序将各个事物加以排列后获得的数据资料。
3、等距数据是具有相等单位，但无绝对零点的数据。
4、比率数据既表明量的大小，也有相等单位，同时还具有绝对零点的数据。
区别是称名变量不说明事物与事物之间的差异的大小顺序先后；顺序变量可以就事物的大小多少按照次序进行对事物排列；等距变量具有相等的单位能表明量的相对大小，它观测数据的单位是相等的但是零点是相对的；比率变量除了具有量的大小、相等单位还有绝对零点,对它的数据可以进行加减乘除的运算。

(1)统计数据的类型他们各有什么特点扩展阅读：
数据的逻辑结构四种分类是：
1、第一种是集合，集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系,组织形式松散。
2、第二种是线性结构，线性结构中的结点按逻辑关系依次排列形成一个“锁链”。
3、第三种是树形结构，树形结构具有分支、层次特性,其形态有点象自然界中的树。
4、第四种是图状结构，图状结构中的结点按逻辑关系互相缠绕,任何两个结点都可以邻接。

B. 统计数据可分为哪几种类型 不同类型的统计数据各有什么特点

1，计量资料/定量资料：表现为数值大小，有单位（比值类的可以不带单位）
2，计数资料/离散型变量资料/分类资料：无序分类，定性结果。互不相容的属性或者类别，没有单位。例如性别，阴阳性，血型，职业，心电图的正常或异常
3等级资料/离散型变量资料：有序分类，半定性半定量，结果互不相容的某种属性的不同程度分组，没有单位。例如年龄组（—18、18—、35—），预后结局（好转，无效，死亡）

C. 统计数据可分为哪几种类型 不同类型的统计数据各有什么特点

答：统计数据按不同的分类规则可分为不同的类型，这里主要按三种分类规则分类。
（1）按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据，比如性别中的男女就是分类数据。顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据，比如产品的等级。数值型数据是按数字尺度测量的观察值，它是自然或度量衡单位对事物进行测量的结果。
（2）按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据（observational data）和实验数据（experimental data）。观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，它是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的，有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。在实验中控制实验对象而收集到的数据则称为实验数据。
（3）按照被描述的对象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。在相同或近似相同的时间点上收集到的数据称为截面数据（cross-sectional data）。在不同时间上收集到的数据，称为时间序列数据（time series data）。

D. 请问您知道统计学中，分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别吗

统计学中，分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别为：性质不同、特点不同。

一、性质不同

1、分类数据：分类数据是按照现象的某种属性对其进行分类或分组而得到的数据。

2、顺序数据：顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据。

3、数值数据：数值数据是包含了可以测量的，可以计数出来的数据。

二、特点不同

1、分类数据：分类数据之间没有数量上的关系和差异。如，用1表示“男性”，0表示“女性”，但是1和0等只是数据的代码。

2、顺序数据：顺序数据之间是有序的。如表示受教育程度可以分为小学、初中、高中、大学及以上。

3、数值数据：数值数据之间有数量上的关系和差异。如表示一组青少年的身高体重，某人一个月的成绩。

(4)统计数据的类型他们各有什么特点扩展阅读：

分类数据由用户或专家在模式级显式地说明属性的偏序。通常，分类属性或维的概念分层涉及一组属性。用户或专家在模式级通过说明属性的偏序或全序，可以很容易地定义概念分层。

通过显式数据分组说明分层结构的一部分，这基本上是人工地定义概念分层结构的一部分。在大型数据库中，通过显式的值枚举定义整个概念分层是不现实的。然而，对于一小部分中间层数据，可以很容易地显式说明分组。

参考资料来源：

网络——分类数据

网络——顺序数据

网络——数值数据

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F. 《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。