统计学数据类型主要可以分为两大类：定性数据和定量数据。
定性数据
定性数据描述的是事物的性质特征，通常用文字表示。它进一步分为：
定类数据：表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如，性别（男、女）。
定序数据：表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，受教育程度（文盲、半文盲、小学、初中、高中、本科、硕士、博士）。
定量数据
定量数据描述的是事物的数量特征，必须用数值来表示。它进一步分为：
离散数据：数值只能用自然数或整数单位计算的数据。例如，班级学生个数。
连续数据：在一定区间内可以任意取值，数值是连续不断的，相邻两个数值可取无限个数的数据。例如，人测量的身高。
定距数据：有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，但不能做乘除运算。例如，温度。
定比数据：数据的最高级，有测量单位，有绝对零点，表现为数值，可以进行加减乘除运算，没有负数。例如，员工人数。
此外，统计数据还可以根据收集方法、被描述对象与时间的关系等进行分类，例如观测数据和实验数据、截面数据和时间序列数据等。
建议
在实际应用中，选择合适的数据类型对于统计分析和解释至关重要。了解各种数据类型的特征和应用场景，可以帮助我们更准确地处理和分析数据，从而得出更有意义的结论。