連續數據包含等距數據和等比數據。教育科學研究中收集到的連續數據多為能力分數、心理素質及其他諸如年齡、收入、時間等數據。連續數據的統計分析方法比離散數據豐富很多，但對數據的分布形態的要求也比較高。在教育科學研究常用的統計分析方法中，大多要求數據的分布為正態分布，當然也會涉及其他的條件，這些都是在選擇統計分析方法時需要考慮的。
（一）描述分析
連續型數據的描述分析主要是對數據分布的基本情況進行統計分析，展示數據的基本特征，常用的統計指標有集中量、離散量、百分位分數、分布形態等。下麵以關於學生情緒智力調查結果的數據為例進行說明。
1.分布形態的判斷
分布形態是決定進一步統計分析的基礎，在對一個數據進行分析之前，需要基本了解數據的分布形態。數據的正態分布判斷方法有兩類。一類是通過繪製數據實際分布與理論正態分布的擬合圖，根據擬合圖的形狀進行直觀的判斷。另一類則是統計數據分布的偏態係數，根據偏態係數值進行判斷。由於偏態係數的統計包含在集中量、離散量分析過程中，將放在該過程介紹中進行說明。
正態分布P-P圖的SPSS操作過程如下：
選擇Analyze→Descriptive Statistics→P-P Plots，打開P-P圖繪製的對話框，將情緒智力變量放入右側“Variables”框，如圖12-9所示。研究者的目的是檢驗被調查者的情緒智力分布是否為正態分布，無須再做任何其他的操作；如果研究的目的是想檢驗變量是否為其他分布，如二項分布、卡方分布等，則可以在右上方“Test Distribution”的下拉菜單中進行選擇。SPSS程序默認的是正態分布（Normal）檢驗，選擇了要檢驗的變量後，直接點擊“OK”鍵，可以得到圖12-10所示的P-P圖。圖12-10中的圓圈代表的是樣本數據中每一個觀測值，黑色的對角線由滿足正態分布的理論數據構成，如果觀測數據基本分布在該條對角線附近，則認為數據滿足正態分布。圖12-10顯示情緒智力的分布基本接近正態分布。