分类变量没有数值特征，所以不能对其数据进行数学运算。顺序变量比分类变量向前进了一步，它不仅能用来区分客观现象的不同类别，而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系（如产品的质量可以分为优质品、合格品、不合格品等）。显然，顺序数据的功能比分类数据要强一些，对事物的划分也更精细一些。

数值型数据的特征在于它们都是以数值的形式出现的，有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差（绝对距离），而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差，还可以计算数据之间的相对差（相对距离）。显然，数值型数据的计量功能要远大于前面介绍的两种定性数据，其计量精度也远远高于定性数据。因此，在统计研究中，数值型数据有着最广泛的用途。

知识点：统计方法：1.2.2数据类型（240页）