spss中名义,度量和序号是什么意思
1、“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个餐厅满意度，就可以用序号来表示，2和3分别代表满意，一般和不满意。“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如人有男女之分，还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。
2、Square是对单个样本作检验的推断方法，用于推断目前掌握的样本是否来自某特定分布总体，属拟合优度检验〔1〕。要求提供假定总体的理论频数；默认总体为均匀分布时无需提供理论频数〔2〕。
3、计数或等级转计数/：例如，将血压按标准分类为正常或高血压，用于计算发病率。 计数或等级转计量/：如疼痛评分，通过0-10分的量化，将主观感受转化为可以精确测量的指标。正确识别并适时转换数据类型，能够避免在数据分析中犯错，确保研究结果的准确性和科学性。
numeral是什么意思
numerals意思：数字，数码。number意思：数字，数，数量，编号，序数，电话、传真等的号码。用法不同 numerals用法：基本意思是“数字”，引申可作“编号，电话号码，房间号码”解，是可数名词。也可作“数目，数量”解，其后常与介词of连用，引申可表示语法上名词或动词的“数”或“数词”。
num缩写的意思：数词、数字、数字的。num是numeral数词的缩写形式，代表数词词性，numeral可作名词和形容词，作为名词时，中文含义为数词、数字，作为形容词时，中文含义为数字的。numeral的中文含义及用法介绍 numeral作为名词，意为数字、数码。
numeral其实是number对应的形容词，表示“数的，数字的，数值的”，只是人们多数情况下习惯将它“名词化”（用以表示“具有某个形容词特征的事物”），故此，numeral也经常用来代指书写出来的数字（也就是某个数的表达形式）。举例来说，如果要表达“十”这一概念，则二进制表示成1010，十进制表示成10。
num是numeral数词的缩写形式。例如：You will create a field with the name num， which you will validate.您将创建一个名为 num 的字段，您需要验证这个字段。而计算机键盘上的num代表的是数字锁定指示灯，就是开关小键盘的数字键。
二分类变量和连续性变量是什么意思?
多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、0。定量变量：也称为数值型变量，是描述事物数字信息的变量，变量值就是数字，如长度、重量、产量、人口、速度和温度。定量变量可以再细分，连续型变量：在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。
二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。
连续变量：在一定区间内可以任意取值，比如身高体重。离散变量：只能用自然数或者整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值。定性变量 有序分类变量：描述数据的等级或顺序，可以进而比较优劣，变量值可以是数值或字符。
分类变量（Categorical Variables）：也称为名义变量或离散变量。这种变量表示不同的类别或群组，但没有具体的数值含义。例如，性别（男、女）、国籍（中国、美国、英国）等。 有序变量（Ordinal Variables）：这种变量具有一定的顺序或等级关系，但没有具体的数值含义。
二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。生物统计学论坛 在多重回归、Logistic回归模型中，自变量可以是连续型变量（interval variables），也可以是二项分类变量，和多分类变量。
二进制变量：只有两个可能取值的变量。例如，是/否、成功/失败等。文本型变量：包含自由文本或字符串的变量。例如，文章、评论、地址等。时间型变量：用于表示时间或日期的变量。例如，出生日期、订单时间等。根据可测量性质。连续型变量：可以包含任意数值，通常是测量结果。例如，身高、体重、温度等。
ordinal是什么意思
ordinal的汉语意思如下：n.序数词（如第第二等）。adj.序数的。ordinal的读音是：英 [dnl] 美 [rdnl]。
意思不同 nominal意思：定类变量 ordinal意思：定序变量 interval意思：定距变量 ratio variable意思：定比变量 用法不同 nominal用法：变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物，这样的变量叫定类变量。问卷的人口特征中最常使用的问题，而调查被访对象的“性别”，就是 定类变量。
一个是名目，一个是顺序。简单的来说，一个是可以排序的（ordinal），另一个是不能排序的（nominal）。举个例子，如果在一场赛跑比赛中，a得了以一名，b得了第二名……那么就是ordinal的，因为可以拿次序来衡量。而给予赛跑的结果，a赢了，b没有赢，这个结果是不能排序的，就是nominal。
统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据。
形式不同：quantitative数量上分两种形式：Countinuous连续性的和Discrete非连续性的。qualitative性质上的也分两种：Categorical绝对性的（无先后顺序）和ordinal 顺序的（有先后顺序的）。
统计学中的定类数据是什么意思?
定类数据：表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。定序数据：表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。定距数据：表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。定比数据：表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。
定类数据定类数据是描述事物属性或类别的数据，通常以文字、符号或代号的形式呈现，比如性别、民族、学历等。它主要用于描述和分类，不具备可比性和可计量性。原始数据原始数据是从直接观察或测量中得来的，以数字的形式存在，可以进行运算和比较。
定类数据的意思。在统计学中，无测量单位、无大小、不可排序的资料，通常指的是定类数据。定类数据是一种特殊的分类数据，特点是无测量单位，无大小，不可排序。如，把性别分成“男”和“女”两类，把文化程度分成“小学”、“中学”、“大学”三个层次，这些都是定类数据的例子。
定类数据是指具有分类或标签属性的数据，它以类别、种类或属性来描述个体或事物。定类数据通常是非数值型的，例如性别、颜色、学历等。这些数据不能进行数值运算，只能进行分类、计数或统计分析。原始数据则是指未经任何处理或转换的数据，它可以是定类数据，也可以是定量数据。
定类数据是指没有大小或顺序之分的数据，如性别、颜色、职业等。常用的整理方法有频数表和频数分布图。频数表：按照每个类别出现的次数进行统计，用表格形式呈现。频数分布图：用条形图或饼图来表示每个类别出现的频率。