统计数据是对客观现象计量的结果，不同的客观现象能够予以计量或测度的程度是不同的。统计数据大体上分为两种类型：定性数据与定量数据。
定性数据
定性数据也称品质数据，它说明的是现象的品质特征，只能用文字或数字代码来表示，不能用数值表示。定性数据具体可分为定类数据和定序数据。
1.定类数据
定类数据是对现象进行分类的结果，表现为类别，由定类尺度计量而成。定类尺度也称类别尺度或列名尺度，是最粗略、计量层次最低的计量尺度。定类尺度只能按照现象的某种属性对其进行平行的分类或分组。
例如，人口按照性别分为男、女两类。又如，企业按照经济类型分为国有经济、集体经济、股份制经济、外商投资经济等。定类尺度只能测度现象之间的类别差，不能反映各类现象之间的其他差别。
定类数据是层次最低的数据。从数学运算的特性来看，定类数据只有等于或不等于的性质。
2.定序数据
定序数据是对现象按照一定的排序进行分类的结果，表现为有顺序的类别，由定序尺度计量而成。定序尺度又称顺序尺度，是对现象之间等级差别和顺序差别的一种测度。它不仅可以测度现象之间的类别差，还可以测度次序差。
例如，学生的考试成绩可分为优、良、中、及格、不及格。又如，消费者对某产品的满意程度可分为很满意、满意、一般、不满意、很不满意等。定序尺度不能测量类别之间的准确差值，只能比较大小，不能进行加、减、乘、除等数学运算。
定序数据的层次高于定类数据。从数学运算的特性来看，定序数据除了具有等于或不等于的性质以外，还有大于或小于之分。
定量数据
定量数据也称数量数据，它说明的是现象的数量特征，是能够用数值来表示的。定量数据具体可分为定距数据和定比数据。
1.定距数据
定距数据是既能反映现象所属的类别和顺序，又能反映现象类别或顺序之间数量差距的数据，由定距尺度计量而成。定距尺度也称间隔尺度，通常使用自然或物理单位作为计量尺度。定距数据不仅能将现象区分为不同类型并进行排序，而且可以准确指出类别之间的差距是多少。
例如，甲、乙两位学生某门课程的考试成绩分别为86分和55分，不仅说明甲学生的成绩良好，乙学生的成绩不及格，甲学生的分数高于乙学生，而且能说明甲学生的分数比乙学生高31分。
定距数据的层次高于定序数据。从数学运算的特性来看，定距数据除了具有等于或不等于、大于或小于的性质以外，还适合进行加减计算，但不适合进行乘除运算。其原因是定距尺度中没有绝对的零点。定距尺度中的“0”表示一个数值，即“0”水平，而不是表示“没有”或“不存在”。
例如，一个学生的统计学考试成绩为0分，表示他的统计学成绩水平为0，并不表示他没有考试成绩或没有任何统计学知识。又如，一个地区的气温为0摄氏度，表示的是温度的水平，并不是没有温度。可见，定距尺度中的“0”是一个有意义的数值。
2.定比数据
定比数据不仅能体现现象之间的数量差距，还能进行对比计算，即通过计算两个测度值之间的比值来体现相对程度的数据，由定比尺度计量而成。定比尺度也称为比率尺度，它有一个绝对“零点”。在定比尺度中，“0”表示“没有”或“不存在”。
例如，一个人的收入为“0”，表示这个人没有收入。因此，定比尺度除了具有上述三种计量尺度的全部特性以外，还具有一个特性，那就是可以计算两个测度值之间的比值。这也是它与定距尺度的唯一差别。现实生活中，绝大多数的经济变量都可以进行定比测度。
定比数据是最高层次的数据。从数学运算的特性来看，定比数据除了具有等于或不等于、大于或小于的性质，可以进行加减计算以外，还可以进行乘除运算。例如，甲的工资为6000元，乙的工资为12000元，则乙的工资为甲的2倍。
