精品文档---下载后可任意编辑第一节数据类型及设置在 MINITAB 系统中，有 3 种基本数据类型供用户选择，分别是：数值型数据、文本型数据和日期/时间型数据。一般来说，不同类型的数据应采纳不同的统计分析方法进行数据分析。所以，在应用 MINITAB 统计分析软件之前，应能够有效地识别不同类型的数据。1.1.1 数值型(Numeric)数据⑴ 计量数据（Measurement Data）计量数据，为观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。假如一个数据的所有可能取值充满数轴上一个区间(a，b)，则称这样的数据为计量数据，其中 a 可以是-，b 可以是+，通常称这类数据是连续数据(Continuous Data)。这种类型的数据往往既可以取整数、小数、分数，有时候（虽然不是全部）还可以取负数。例如：长度、重量、温度、湿度、体积、误差、速度、时间、寿命等等。它的统计分析与连续随机变量（Continuous random variable）的分布有关。在MINITAB 统计分析功能中，这种数据是主要的分析对象，统计分析时，常用的参数和方法有：均值、标准差、t 检验、方差分析、回归分析等。⑵ 计数数据（Enumeration Data）计数数据又称为定性数据或分类数据(Categorical Data)，是将观察单位按某种属性或类别分组计数，分别汇总各组观察单位后而得到的数据，其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。这类数据仅取数轴上有限个点或可列个点，一般只取非负整数，不取小数、分数，更不取负数。例如：某一单位面积内某一种缺陷的个数、一批产品中不合格品的个数、一个超市每天进入的人数、一个麦穗上的麦粒数等等。它的统计分析是与具有离散随机变量(Discrete random variable)的分布有关。在 MINITAB 的统计分析功能中，常采纳非参数分析、检验、二项分布、超几何分布、泊松分布等统计方法。以上两种数据的分类是相对的，在某些情况下，两种数据可以互相转化。例如：当观察某一特定人群的年龄时，年龄这个变量是连续的计量值数据，但是在实际统计分析时，为了使统计分析简化，往往按年、月、日进行分类，就变成了计数数据。⑶ 等级数据(Ranked Data)例如：对产品的质量情况进行分类，可以分为合格品、不合格品，或者分为一级品、二级品、等外品等等。在统计分析时这类数据常用比率、等级相关、非参数检验等统计分析方法。⑷ 有序数据（Ordinal Data）有序数据又称为有序分类数据（Ordinal Catego...
