《統(tǒng)計法基礎》知識點：數據類型
導語：統(tǒng)計數據是對客觀現(xiàn)象特征的反映，而由于客觀現(xiàn)象的復雜性，在反映這些現(xiàn)象特征時，可以從不同的角度進行采集，從而得到不同類型的數據，是統(tǒng)計考試的重要內容，一起來復習下吧：
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(tǒng)計數據就是統(tǒng)計變量的具體表現(xiàn)。
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(yè)”、“教育程度”等現(xiàn)象的屬性特點的變量，不能說明具體量的大小和差異。
分類變量：沒有量的特征，只有分類特征。這種只反映現(xiàn)象分類特征的變量又稱分類變量。分類變量的觀測結果就是分類數據。說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。說明事物有序類別的一個名稱，這類變量的具體表現(xiàn)就是順序數據。
2、數值(定量)變量：反映“天氣溫度”、“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。說明事物數字特征的一個名稱。
分類變量沒有數值特征，所以不能對其數據進行數學運算。分類數據只能用來區(qū)分事物，而不能用來表明實物之間的大小、優(yōu)劣關系。
順序變量比分類變量向前進一步，它不僅能用來區(qū)分客觀現(xiàn)象的不同類別，而且還可以表明現(xiàn)象之間的大小、高低、優(yōu)劣關系。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(yōu)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(tǒng)計研究的主要資料，其特征在于它們都是以數值的形式出現(xiàn)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。其計量精度遠遠高于定性數據。在統(tǒng)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(tǒng)計研究中，需要明確各種數據所適用的統(tǒng)計方法，正確的選擇和應用，這是正確進行統(tǒng)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(xiàn)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(huán)境下取得的數據。在實驗中，實驗環(huán)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。
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