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统计数据类型与对应的相关性分析方法
统计数据类型与对应的相关性分析方法在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定比变量。1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如， ”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。定类变量之间的相关系数，只能以变量值的次数来计算，常用λ系数法；2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。定序变量的相关性测量常用Gamma系数法和Spearman系数法；3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。定距变量的相关性测量常用Pearson系数法；4.定比变量（Ratio）:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。
通过直接调查或科学实验得到的数据叫什么
直接的统计数据。通过直接调查或科学实验得到的数据叫直接的统计数据。科学实验的第三个阶段，可以叫做实验结果的处理阶段。在这—阶段上，人们对实验结果进行分析。因为尽管人们在实验设计中作了周密考虑，但在实验的实施过程，仍会有一些事前没估计到的主客观因素影响到实验结果。所谓客观因素主要是指实验仪器设备的偶然变化，实验初始条件、环境条件的偶然变化、实验材料在品种规格上的某些差异等等。所谓主观因素主要是指，在实验设计时，遗漏了对一些可能产生的系统误差的考虑，在读取数据时，感官上造成的偏差，等等。这些因素造成的影响是混合在一起的。因此，人们就必须对实验最初所呈现出来的结果作出分析，以区分什么是应该消除的误差，什么是实验应有的结果。
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。
统计数据可分为哪几种类型
统计数据可分为分类数据，顺序数据，数值型数据等。
1、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反映事物类型的数据，又称定类数据。例如，按照性别将人口分为男、女两类；按照经济性质将企业分为国有、集体、私营、其他经济等。
“男”、“女”，“国有”、“集体”、“私营”和“其他经济”就是分类数据。为了便于计算机处理，通常用数字代码来表述各个类别，比如，用1表示“男性”，0表示“女性”，但是1和0等只是数据的代码，它们之间没有数量上的关系和差异。
2、顺序数据。
如果数据以名义数据显示，且数据顺序或等级之间的差异有意义，依据此种测量尺度获得的数据就是顺序数据。如对于服务质量测量：优秀、良好、较差；对酒店的1-5星级的划分；班级中上成绩排名等。
3、数值型数据。
是指按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。现实中所处理的大多数都是数值型数据。
算数含义：
如收入300元、年龄2岁、考试分数100分、重量3公斤等，这些数值就是数值性数值。对数值型数值，我们就可直接用算术方法进行汇总和分析，而对其他类型的数值则需特殊方法来处理。
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.
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）
