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定比数据：表现为数值，可以进行加、减运算以精确计算数据。比如身高、体重等定距数据：表现为数值，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。比如，温度。定类数据：按事物某种属性分类或分组，数字大小代表类别。比如性别（男和女）。定序数据：数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。比如您对天猫的满意情况如何？（非常不满意、比较不满意、中立、比较满意、非常满意）
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图片来源：SPSSAU官方帮助手册SPSSAU当前共提供近百类研究方法，具体需要研究者结合数据类型，研究目的进行选择。
图片来源：SPSSAU官网页面综上所述，如果可以区分数据类型，并且了解研究目的，则可以选择出科学的研究方法进行研究。具体每个研究方法具体的内容，直接使用SPSSAU的智能分析即可，当然也建议参阅每个方法对应的帮助手册，里面会有更详细的说明和例子，注意事项等。具体分析方法这里就不再赘述了，有兴趣了解可以点击下面的链接进行学习：
定类数据和定量数据
不同学科，不同课程，不同领域，对于数据类型的定义基本一样，但称呼并不完全一样。在SPSSAU中我们将数据类型进一步整合，共分为两类，分别是定类数据和定量数据。
定类数据即是分类的意思，可以计算百分比；
定量数据是指数字可以对比大小，因而可以进行平均值计算。
如果有的数据同时可以计算百分比，也可以计算平均值，此时就结合实际研究情况，将其似着定类或者定量数据即可。比如学历，通常情况下时看作定类数据，但数字越大也可以说成是学历越高，所以有的研究方法时把学历看作是定量数据，具体研究时均是结合实际处理。
虽然各个领域对数据类型的称呼各不相同，但实际意义均一致，只需要理解一句话即“算百分比时叫定类数据，算平均值时叫定量数据”。
下表列出的是不同称呼时与SPSSAU数据类型的对应关系。
在SPSSAU中，所有数据都按照定量、定类两类进行区分，再根据分析方法对应放置数据，即可进行自动化分析，获得分析结果。
确认数据类型之后
数据类型确认后，即可理解数据分析方法的选择。SPSSAU的设计理念时，区分数据类型的同时，还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系，X是性别，Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。
再结合不同的研究目的即可进行分析方法的选择，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。下表格列出研究目的与研究方法的对应关系。
基本概念：
方法选择：
学习方法：
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