一、數據類型
對研究數據進行分類，了解數據類型和水平，對選用恰當的統計方法至關重要。因為不同類型的數據，適用的統計方法不同，也就是說各種統計方法各有其適宜的數據水平。根據不同的分類標準，心理與教育科學研究中的數據可以區分為不同的類型。
（一）從數據的觀測方法和來源劃分，研究數據可區分為計數數據和測量數據兩大類
所謂計數數據（count data），是指計算個數的數據，一般屬性的調查獲得的是此類數據，它具有獨立的分類單位，如人口數、學校數、男女數等等，一般都取整數形式。測量數據（measurement data）是指借助於一定的測量工具或一定的測量標準而獲得的數據，如身高、體重、考試分數、智力測驗分數、各種感覺閾值，等等。
（二）根據數據反映的測量水平，可把數據區分為稱名數據、順序數據、等距數據和比率數據四種類型
稱名數據（nominal data）隻說明某一事物與其他事物在屬性上的不同或類別上的差異，它具有獨立的分類單位，其數值一般都取整數形式，隻計算個數，並不說明事物之間差異的大小，比如性別、顏色類別、人口數、學校數、被試對某一事物的態度（讚成、反對、沒有意見）等等，它們隻能用具有相同屬性的個體數目來統計。在教育和心理類調查研究中，有關被試屬性的調查資料，大多屬於這類數據。
順序數據（ordinal data）是指既無相等單位，也無絕對零的數據，是按事物某種屬性的多少或大小，按次序將各個事物加以排列後獲得的數據資料。如學生的等級評定、喜愛程度、品質等級、能力等級、興趣等。這種數據不具有相等單位，也沒有絕對零點，隻能排出一個順序，不能指出相互間的差別大小。如五名學生的身高分別為1.81m、1.79m、1.75m、1.70m、1.69m，由高到低對應的排名次序為1、2、3、4、5。在這個例子中，身高排名第1的學生與排名第2的學生，身高差距並不等於身高排名第2的學生與第3名學生之間的差距。也就是說，這類數據不能進行加減乘除運算。