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等距数据（ia）是有相等单位，但无绝对零的数据，如温度、各种能力分数、智商等。
只能使用加减运算，不能使用乘除运算。
例如在某一能力测验中，学生A得了80分，学生B得了75分，学生C得70分。
鉴于这类数据的特点，在这个例子中，比较三个学生之间的能力分数时，可以说学生A分数高于学生B，学生B高于学生C，而且还可以说学生A分数与学生B分数之差等于学生B与学生C分数之差，因为等距数据在某个区间里具有相等单位。
但由于这类数据不是从绝对零点算起的，所以不能认为在该能力测验中得零分的学生，他在这方面的知识、能力就为零。
比较时只能用加减法，不能使用乘除法。
在这个例子中，也就不能说学生A知识、能力是学生B的多少倍。
比率数据（ratiodata）既表明量的大小，也有相等的单位，同时还具有绝对零点，如身高、体重、反应时、各种感觉阈值的物理量等都属于这种数据类型。
例如，在一个家庭中，父亲的身高是1.80m，母亲的身高是1.65m，5岁儿子的身高是0.90m。
在这个例子中，可以说父亲的身高是他儿子身高的两倍。
（三）按照数据是否具有连续性，把数据划分为离散数据和连续数据
离散数据（discretedata）又称为不连续数据，如从事某一职业的人数、球赛比分、班级个数等。
这类数据在任何两个数据点之间所取的数值的个数是有限的。
连续数据（uousdata）指任意两个数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值。
如年龄、长度、重量、自信心分数等，至少在理论上从最高到最低之间都可以进一步细分。
对于连续性数据的进一步细分，一是取决于测量技术所允许的精确程度，二是取决于测量值所需要的精确程度。
而离散数据一般是取整数，两个单位之间不能再划分细小单位。
在心理和教育调查研究、问卷研究、访谈研究等质性研究的实践操作中，这两种数据的区分非常明显。
这两种数据的分布规律不同，相应的制表作图方法也不同，所使用的统计方法也有区别。
另外，一般情况下计数数据大都是离散数据。
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