（变量分为定性和定量两类，
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 produced when a variable can take only certain fixed values.】
【continous data are produced 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。