統計學中關於數據類型的相關內容

導語：統計學中數據類型有哪些你知道嗎?出力定性變量、分類變量和順序變量之外還有什麼?本站小編來給你説一説。

　　第一章第二節 數據類型

統計數據是對客觀現象特徵的反映，而由於客觀現象的複雜性，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。

　　一.變量與數據

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

　　二.數據類型

　　(一)定性變量(數據)與定量變量(數據)

1.定性變量：反映“職業”、“教育程度”等現象的屬性特點的變量，不能説明具體量的大小和差異。

分類變量：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量又稱分類變量。分類變量的觀測結果就是分類數據。説明事物類別的一個名稱。如“性別”就是一個分類變量。

順序變量：如果類別具有一定的順序，如，“教育類別”，這樣的變量稱為順序變量，相應的.觀察結果就是順序數據。説明事物有序類別的一個名稱，這類變量的具體表現就是順序數據。

2.數值(定量)變量：反映“天氣温度”、“月收入”等變量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。這些變量就是定量變量也稱數值變量，定量變量的觀察結果成為定量數據。説明事物數字特徵的一個名稱。

分類變量沒有數值特徵，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、優劣關係。

順序變量比分類變量向前進一步，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、優劣關係。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。