continuous data discrete data ordinal data nominal data 这四种数据的定义，以及如何区分？
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发布时间：2022-05-29 10:25
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时间：2023-10-15 19:35
其中定性变量又分为分类变量和有序变量；
定量变量分为离散型和连续型）
continuous data(连续数据)
discrete data(离散数据)
【discrete data are proced when a variable can take only certain fixed values.】
【continous data are proced when a variable can be take any value between two values.】
【离散数据是在一个变量只能取某些固定值时产生的
连续数据是在一个变量可以在两个值间取任意值时产生
比如1、2、3这样的自然数就是离散数据，因为它是特定的自然数值
而比如[1,2]这个区间就是连续的，因为它可以取一到二之间的任意值
】
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分类变量里分为有序和无序。
ordinal data (有序变量)（等级）有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如优良中差；±、+、++、+++
nominal data(名义变量)（也叫名义）属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。
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统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。
··定距型数据（Scale）通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；
··定序型数据（Ordinal）具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；
··定类型数据（Nominal）是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉’‘回’‘满’等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉’‘回’‘满’，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。
