数据的类型:分类数据、顺序数据、数值型数据

数据的类型:分类数据、顺序数据、数值型数据categoricalornominalattribute:是只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,是用文字来描述的。例如:(1)人口按性别分为男、女两类;(2)企业按行业属性分为医药企业、家电企业、纺织品企业等;为了便于统计处理,对于分类数据可以用数字代码来表示各个类别,比如:用1表示“男性”,0表示“女性”;用1表示“医药企业”,2表示“…

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1. 分类数据(categorical or nominal data)

是只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,是用文字来描述的。例如:
(1)人口按性别分为男、女两类;
(2)企业按行业属性分为医药企业、家电企业、纺织品企业等;

为了便于统计处理,对于分类数据可以用数字代码来表示各个类别,比如:
用1表示“男性”,0表示“女性”;
用1表示“医药企业”,2表示“家电企业”,3表示“纺织品企业”

2. 顺序数据(Ordinal data)

是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别,但这些类别是有序的。比如:
(1)将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等;
(2)考试成绩可以分为优、良、中、及格、不及格等;
(3)一个人的受教育程度可以分为小学、初中、高中、大学及以上
(4)一个人对某一事物的态度可以分为非常同意、同意、保持中立、不同意、非常不同意,等

同样,顺序数据也可以用数字代码来表示,比如:

1—非常同意、2—同意、3—保持中立、4—不同意、5—非常不同意,等;

3.数值型数据(Numerical attribute)

是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。

4.小结

分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征,通常是用文字来表述的,其结果均表现为类别,因而也可统称为定性数据或品质数据(qualitative data);

数值型数据说明的是现象的数量特征,通常是用数值来表现的,因此也可以称为定量数据或数量数据(quantitative data)

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