分类数据是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的。它是由分类尺度计量形成的。例如，人口按照“性别”分为男、女两类；企业按经济性质分为国有、集体、私营、合资、独资等，这些均是按“类别尺度”进行测量的。为便于统计处理，对于分类数据通常可用数字代码表示。如用“1”表示“女性”，用“0”表示“男性”；用“1”表示“国有企业”，用“2”表示“集体企业”，用“3”表示“私营企业”等。
◎定义1.4：只能归于某一类别的非数值型数据，称为分类数据（categorical data）。
顺序数据同样也是对事物进行分类的结果，但这些类别是有顺序的，它是由顺序尺度计量形成的。例如，按受教育程度由低到高，可分为小学、初中、高中、大学及以上；按对某事物是否赞成的态度，可分为非常同意、同意、保持中立、不同意、非常不同意等。同样，对顺序数据的测量也可用数字代码表示，如用“1”表示“非常同意”，用“2”表示“同意”，用“3”表示“保持中立”，用“4”表示“不同意”，用“5”表示“非常不同意”。
◎定义1.5：只能归于某一有序类别的非数值型数据，称为顺序数据（rank data）。
数值型数据是使用自然或度量衡单位对事物进行测量的结果，其结果表现为具体的数值。例如，国民生产总值、人口数、产品产量等，表明事物具体的数量特征；又如，月工资为1880元、体重55kg等。
◎定义1.6：按数量特征尺度测量的具体观察值，称为数值型数据（metric data）。(www.xing528.com)
分类数据和顺序数据说明事物的品质特征，通常是用文字来表示的，其结果均属于事物的类别，故也可称为品质数据或定性数据。数值型数据说明现象的数量特征，通常是用具体的数值来表现的，故也可称为数量数据或定量数据。
小贴士
分类数据、顺序数据和数值型数据，是根据数据测量的层次进行分类的，此分类将数据由低级到高级排列，分类数据是低层次的，数值型数据是高层次的。高层次的数据满足低层次的计算要求，而低层次的数据不能进行高层次数据的计算。
由于分类数据和顺序数据均是表明事物质的属性，而数值型数据表明事物的量的特征，因此，从描述事物的特征来看，可将分类数据和顺序数据统称为品质数据，而数值型数据可称为数量数据，如图1.1所示。
图1.1 数据按计量层次与特征分类
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