SPSS有话说：重要的事情说三遍！了解数据类型是进行统计分析的前提

Original 小明同学 SPSS有话说 2022-04-26

导语

重要的事情说三遍！了解数据类型是进行相应统计分析的前提。不同的数据类型对应的统计分析方法不同，例如，卡方检验、T检验和方差分析均是差异检验的重要方法，但是三者所针对的数据类型不同。除了之前介绍的连续数据和离散数据，数据类型还可以怎么划分？

SPSS有话说

根据数据所反映的测量水平，可以将数据分为称名数据、顺序数据、等距数据和等比数据。四种数据的特点如下：

（一）称名数据（名义变量）

又称名义数据，按事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。（只能测度事物之间的类别差，其他差别无法得知）例如，按照性别将人口分为男、女两类，按肤色分为白种人、黄种人、棕种人、黑种人四类，按洲别分为亚洲人、欧洲人、美洲人、非洲人、澳洲人五类。

（二）顺序数据（顺序变量、等级变量）
又称等级数据，是对事物之间等级差别和顺序差别的一种测度。它不仅可以测度类别差，还可以测度次序差。（不能测量类别之间的准确差值，只能比较大小，不能进行加、减、乘、除数学运算）例：人可以根据年龄分为幼年、少年、青年、中年、壮年、老年等类。满意程度可分为非常满意、比较满意、没有不满、不满意、很不满意几类。

（三）等距数据（连续变量）
又称间隔数据，是对事物类别或次序之间距离的测度。该数据类型通常使用自然或物理单位作为计量尺度。例：30°C和20℃之间相差10℃，-30°C和-20℃之间也是相差10℃。再比如，1等星比2等星亮10倍，0等星比1等星亮10倍，-1等星又比0等星亮10倍。等距数据可以进行加、减运算，不能进行乘、除运算。其原因为等距数据中没有绝对零点（等距数据中的“0”是作为比较的标准，不表示没有）。

（四）等比数据（连续变量）
又称比率数据，由于等比数据有绝对零点（定比尺度中的“0”表示没有，或者是理论上的极限）。因此，不仅可以进行加减运算，还可以进行乘除运算。例如，绝对温度300K(27℃)时理想气体的体积273K(0℃)时的1.1倍，温度比也是1.1倍，则绝对温度和体积都是等比数据。一般来说，等比数据不可能取负值。一般也不会取零值，因为要么就是不存在了，要么就是极限情况。如，绝对零度只能无限接近，不可能完全达到。如果一个物体的体积为零，那么它要么不存在，要么是数学中的抽象概念，比如，几何中的点、线、面的体积都为零。而一个人的年龄为0时呢？作为社会学意义上的人，可以认为它是极限（开始）；作为生物学上的人，则是等距数据的。

但在实际统计分析中，各种统计检验的使用条件中，等距数据和等比数据是一样的，因此，等比数据被归入等距数据中。这也解释了你在SPSS的数据类型中只能看到三种类型，即名义、有序和标度。

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