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統計研究中的統計數據及其獲得方法探討
1數據的類型
在研究一個總體時．所要研究的每個特征（指標或變量），在每個個體上，都有一個反映該特征的具體描述（數字或文字），這些特征的具體描述被稱為指標值（變量值）或數據。數據可以是定量的．例如工資收入，也可以是定性的，例如性別，還可以是半定量的，如受教育程度。定量數據和定性數據是對數據的一種分類，詳細劃分如下。
1.l刻度級數據
這是數據的最高級，該級別的數據．只能用數字來表示，是具有一定單位的實際測量值。它又可分為兩個子級別：比率級和間距級。
比率級是數據的最高級的測度級別．這類數據可以做加減運算，也可以作乘除運算，間距級的數據可以做加減運算．但不能夠做乘除運算，例如采用攝氏溫度時．不能說10度是5度的2倍，因為將這兩個攝氏溫度換算為熱力學溫度后．這兩個溫度便不再是2倍的關系。
1.2序次級數據
這是數據的中間級，該級別的數據，可以用數字來表示，也可以用字母來表示。例如受教育程度就是序次級數據．它可以采用數字編碼表示不同的類型，小學學歷=1．初中學歷=2;高中或中專=3;本科學歷=4;研究生學歷=5，各編碼的序值．代表了受教育程度的高低差異。當然，也可以倒過來表示不同的學歷等級，信息也不會有損失。這類數據雖然不能準確描述這一差別的大小，但是可以確定其順序．如例子中如果知道了研究生學歷高于本科學歷，則能夠推出本科學歷高于高中學歷。
1.3名義級數據
這是數據的最低級，該級別的數據．可以用數字來表示也可以用字母來表示。它僅僅是一種標志，用以區分數據的不同值，但沒有序次的關系。例如，性別就是一個名義級的數據，可以用0表示男性．1表示女性：也可以用0表示女性．1表示男性：或是可以用任意兩個不同的數碼．或者文字表示類別。不論上述哪一種編碼，變量所包含的信息都沒有任何損失。
2不同類型的數據的用途
數據的不同類型，其實也是變量的不同類型。在統計分析中，不同測度類型的數據．扮演著不同的角色，起著不同的作用。一般來說，數據的等級越高，應用范圍越廣泛：等級越低，應用范圍越受損。
2.1作為統計對象直接進入統計處理
首先．不同測度類型的數據都可以作為被統計對象直接進入統計處理。例如．刻度級中的比率級數據可以用來做回歸分析，可以計算普通相關系數；區間級以上的數據可以用來計算均值：次序級數據可以用來計算等級的相關系數：名義級數據可以用來做相應變量的獨立性分析。例如，當我們獲得不同文化程度的顧客對不同包裝的偏愛數據后．我們可以用統計方法來分析兩個變量（文化程度、喜愛的包裝類型）是否相關。這里
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