⑴ 定量型数据,定性型数据,有序型,原始数据,二手数据,直接观测法的定义
定量型数据是一种数据类型，它与定性型数据相对立。定性型数据更多地涉及对事物性质的描述，例如颜色、性别或状态等，而定量型数据则强调数值的大小、数量或等级。定量型数据进一步分为有序数据和比例数据。有序数据表示事物间的顺序关系，如等级、优先级等；比例数据不仅表示顺序，还涉及数值大小的比较，如长度、重量、时间等。
有序数据具有一定的顺序关系，但其数值间的差距不一定相等。例如，在一项学生考试成绩的排名中，1比2高，2比3高，但1与2之间的差距不一定与2与3之间的差距相同。比例数据则不仅有顺序关系，还包含数值的绝对大小。例如，身高170厘米的人比160厘米的人高10厘米，这种差距是具体的。
定量型数据在统计学和数据分析中应用广泛。它能帮助我们理解事物之间的关系，揭示现象背后的规律。例如，通过分析学生考试成绩的数据，可以发现哪些教学方法更有效，或者找出影响学生成绩的关键因素。同时，定量型数据也为我们提供了进行预测和决策的依据。通过对历史数据的分析，我们可以预测未来的趋势，为决策提供支持。
在实际应用中，定量型数据的收集方法多种多样，包括直接观测法和间接观测法。直接观测法是指研究者直接参与观察或测量被研究对象，如测量学生的身高、体重等。这种方法可以提供第一手的数据，具有较高的准确性和可靠性。而间接观测法则是通过其他途径获取数据，如通过问卷调查、文献资料等。
定量型数据的处理和分析需要一定的专业知识和技术手段。通过对数据进行统计分析，我们可以发现数据中的模式、趋势和异常值，进而为科学研究和实践提供有价值的见解。
⑵ 统计学数据类型有哪几种
统计学领域中的数据类型，主要由计量尺度决定，这些类型包括分类数据、顺序数据、数值型数据等。这些数据类型依据其收集方法和与时间的关系，又进一步细分为观测数据、实验数据、截面数据、时间序列数据。
统计学中，数据主要分为四类：定类数据、定序数据、定距数据、定比变量。定类数据，最低级的数据类型，表示个体属性或类别特征，无序次，如“性别”编码为“男”1、“女”2。定序数据，数据的中间级，表示个体在有序状态中的位置，不可进行四则运算，如“受教育程度”中的文盲半文盲1，小学2，初中3，高中4，大学5，硕士研究生6，博士及以上7。定距数据，具有间距特征，有单位，无绝对零点，仅能进行加减运算，如温度。定比变量，数据的最高级，拥有测量单位和绝对零点，如职工人数、身高。
数据等级的提升，意味着应用范围的扩大。等级较低的数据功能受限于等级较高的数据。不同等级的数据适用场景不同，等级高的数据能综合低等级数据的功能，而低等级数据则无法实现高等级数据的功能。