(一) 统计数据的类型
按照计量尺度不同，可以将统计数据分为：分类数据、顺序数据和数值型数据。
1. 分类数据：由定类尺度计量形成，表现为类别，通常用文字表述，但不区分顺序。
2. 顺序数据：由定序尺度计量形成，表现为类别，通常用文字表述，但有顺序。
3. 数值型数据：由定距尺度和定比尺度计量形成，说明的是现象的数量特征，通常用数值来表现。也称为定量数据或数量数据。
数据类型的不同，可采用不同的统计方法来处理和分析。
(二) 变量及其类型
在统计中，把说明某种现象特征的概念称为变量，变量的具体表现为变量值。
1. 分类变量：一个变量由分类数据来记录就称为分类变量。
2. 顺序变量：一个变量由变量数据来记录就称为顺序变量。
3. 数值型变量：一个变量由数值型数据来记录就称为数值型变量。
(1) 离散变量：可以取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一例举。
(2) 连续变量：可以取无穷多个值，其取值是连续不断的，不能一一例举。
在社会经济问题研究中，当离散变量的取值很多时，也可以将离散变量当作连续变量来处理。
大多数统计方法所处理的变量是数值型变量，因此有时也把数值型变量称为变量。
统计指标及其类型
(一) 如何理解统计指标
统计指标是十分重要的统计学基本范畴。通常有两种理解和使用方法：
1. 统计指标是用来反映现象总体数量状况的基本概念。
2. 统计指标是反映现象总体数量状况的概念和数值。
(二) 统计指标的类型
1. 按统计指标所反映的内容或其数值表现形式：总量指标、相对指标和平均指标。
(1) 总量指标：反映现象在一段时期内或某一时刻上的总量。
(2) 相对指标：表现形式通常有比例和比率两种。
(3) 平均指标：又称平均数或均值。它所反映的是现象在某一空间或时间上的平均数量状况。
2. 总量指标按其所反映的时间状况不同：时期指标和时点指标。
(1) 时期指标：又称时期数，它所反映的是现象在一段时期内的总量。时期数通常可以累积，从而得到更长时期内的总量。
时点指标：又称时点数，它所反映的是现象在某一时刻上的总量。时点数通常不能累积，各时点数累积后没有实际意义。
