1.统计数据分类
对于数据的量化分析，其所依据的数据是对客观现象属性或特征的描述，是对研究对象观测记录或计算处理后得到的结果。每个数据都具有一定的内涵和外延，并由特定的时间、地点及对象概括。
对于数据的分析首先需要明确数据的类型，并针对不同的数据采用不同的处理和分析方法。
常见的数据分类如下：
这里比较重要的是按计量尺度的分类
1.1计量尺度
按照计量尺度，数据主要可以划分为如下类型
下面对各类数据特征进行介绍：
定类数据：按照某种属性进行分类或分组计量的数据，各类/各组数据为并列互斥关系，不反映大小、优劣、顺序等
定序数据：按照某种等级差或顺序差进行分类或分组计量的数据，各类/各组数据有优劣、大小、先后顺序之分，可以用数字表示，但不能进行数学运算
量化数据：以数值形式表示且可以进行运算的数据
定距数据：以数值对数据之间间距进行精确计量的测度，用于测度现象的绝对总量、规模、水平，又可分为连续数据、离散数据
定比数据：在定距尺度基础上，确定相应基数，并将相关数据加以对比形成的比值，又可分为相对数数据、平均数数据
1.2数据来源
观测数据：通过调查或观测而收集到的数据，在没有对事物进行人为干预条件下得到的
实验数据：采用科学实验方式，通过控制实验对象而收集到的数据
1.3时间空间
截面数据：采用空间维度（横截面），描述研究对象不同空间的个体在某一相同时间点表现出的特征和属性
时间序列数据：同一对象在不同时间连续观察所取得的数据。用于在时间维度描述对象发展变化的轨迹和规律
面板数据：时间序列与截面数据交叉形成，从时间与空间两个维度连续观测得到的数据
其中需要注意的是，对于截面数据，由于观测个体在空间上存在异质性，不同空间个体或许存在差异，但引起异质性的因素不能差异太大。同时要求不同个体的统计标准及采样时间保持一致性。
1.4数据范围
总体数据：包括研究对象的全部个体数据
样本数据：包括研究对象的部分个体数据
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