Значения переменных, которые регистрируются с помощью чисел, имеющих содержательный смысл, называют количественными данными. Данные, приведенные в столбцах 3-7 таблицы, являются количественными. В то же время числа, приведенные в первом столбце этой таблицы, не являются количественными данными: они только указывают на номер государства при их алфавитном расположении. Эти числа не имеют содержательной интерпретации. С количественными данными можно выполнять все обычные операции над числами, такие, как вычисление среднего и оценку изменчивости.

     В зависимости от того, какие значения может потенциально принимать переменная, выделяют два типа количественных данных: дискретные и непрерывные.

     Дискретная - это такая переменная, которая может принимать значения только из некоторого списка определенных чисел. Примерами дискретной переменной являются число детей в семье; число вызовов "скорой помощи", поступающих в больницу; число отказов изделия; число клиентов, обратившихся в фирму за определенный промежуток времени, и т. д.

     Непрерывной будем считать любую переменную, не являющуюся дискретной. Она принимает значения из некоторого промежутка. Примерами непрерывной переменной является рост взрослого человека (например от 140 до 230 см), фактическая масса буханки хлеба (например от 750 до 830 г), дальность полета снаряда, урожайность культуры, выращенной в хозяйстве и т. п.

     Есть данные, которые регистрируют определенное качество, которым обладает объект. Такие данные называют качественными. Даже если значениям этого качества можно приписать числа (например, полу человека приписать соответственно числа 0 и 1), то обрабатывать эти числа как количественные данные нельзя. Примерами качественных данных являются тип школы, где обучается ребенок (лицей, гимназия, специализированная физико-математическая школа); должность, которую занимает сотрудник на предприятии; названия газет, которые читают в определенном городе, и т. п.

     Качественные данные бывают двух типов: порядковые, для которых существует имеющий содержательный смысл порядок, и номинальные, для которых нет содержательно интерпретируемого порядка.

     Порядковые данные можно ранжировать и использовать это ранжирование при проведении статистического анализа. Примером порядковых данных являются ответы на вопросы анкеты, содержащей следующие варианты ответов: да; больше да, чем нет; больше нет, чем да; нет. Хоть и можно выразить эти ответы числами (например, 4, 3, 2, 1), но предложенная шкала оценок носит субъективный характер. Нельзя считать, что разница между ответами 4 и 3 такая же, как и между ответами 2 и 1. Также нельзя считать, что ответ 3 в три раза лучше ответа 1.

-1-2-3-4-5-6-7-