大家好，我是小小今天呢，继续分享SPC相关的统计方面的知识点《SPC数据类型的区别》。首先统计分析的基础是数据，数据可以分为两大类，一类是离散型数据，一类是连续型数据。
在制造型企业里面，离散性数据也有时候也叫做计数型数据，连续型数据也叫计量型数据。
连续型数据就是任意无限细分的数据，只要测量仪器精度精度足够，它就可以显示小数点后无限位次，而离散型这些数据它不能细分，通常只能学整数值以及指定的数值！
我来举个例子，就比如说现在的超市里，一般有两种食品销售方式一种是散装的销售，顾客自己挑拣，然后装袋儿，然后去按照食品的重量计算价格。
比如说买鸡蛋，每公斤是大概六块钱，那么我买完之后去称一下重，称重是2.5公斤。还有一种方式是包装销售顾客他不用挑拣装袋，只需要按照食品的包装单位来计算价格。
比如说一盒鸡蛋30元，食品的重量就是连续性的数据，只要称精度够的话，它可以小数点号很多位。但是食品的包装单位就是离散性数据了，因为我只能买一盒、两盒、三盒，想买个半盒，对不起，我们不卖给你。
那么在制造型企业里面，部件的这个尺寸测量值，它就是一般是属于连续型数据的，而通指规，它判定的合格不合格，还有等级的优良差，以及它们对应的数量，这属于离散型数据。这里要有一个注意点，测量仪器和这个测量方法，有时候会影响输出数据的类型，有时候会导致数据同计量型数据降级，说白了就是分辨率太低了。
还有一种情况就是检验员测量了部件尺寸以后，没有记录具体的尺寸数据，用合格不合格来表示，这种情况下都是把它搞成了离散型数据了。那么只要条件允许，尽量还是优先的选择能够获得连续型数据的测量方法。
另外连续型数据也是更有优势的，大家可以只用少量的数据来进行分析，而离散型数据需要大量的数据才能够分析结果，不方便的。
那么定类数据仅仅是具有类别属性，信息量最少。即使是转化成代码或者比较大小，加减乘除也都是没有意义的。
比如我们说这个产品合格或者不合格，产品的型号是多少，有的或者给它定义成编码，或者说是分成类别，都是没有办法进行比较大小和加减乘除的。
那么对于这个定类数据，我们重点关注的是计数，也就是统计每个类别的具体数量。
比如我们说不合格品有多少个？还有它占比百分之多少，这也是有用的。那这个定序数据和定类数据相比，数据具有顺序的属性。也就是不仅能够分类，它还可以判断大小。
比如说考试的名次，第一名、第二名还有这个优良差，评级，还有比如说现在这个高温预警、红色预警，蓝橙色预警、蓝色预警等等，定序数据它具有顺序的性质，但是不具有距离的性质，计算差值是没有意义的。像这个成绩排名，还有警报等级等等，他们评级之间计算差值没有什么用。
那么连续性数据，可以分为定距数据和定比数据，这个定序数据，它数据具有顺序的属性和距离的属性，定矩数据可以比大小，同时计算差值是有意义的，但是它仍然不具有倍数的意义，
比如说摄氏温度，二月份的温度，比如说是两度两摄氏度，一月份的摄氏温度是一摄氏度。我们可以说二月份的温度比1月份的温度升高了一度，但是我们不能说二月份的温度是一月份温度的两倍。
还有一种像智商的评级，小明的智商评分90分，小刚的智商评分是45分，我们说到小明的智商比小刚的智商高了一倍，这是不对的，定距数据的特点。
那最后就是这个定比数据，观测值，它不但具有顺序的距离，顺序和距离的这种属性，它同时还增加了比例的属性。有个定比数据，它比大小、计算差值、计算比例，这些都是有意义的。所以这个定比数据它包含的这个信息量是最大的，数据等级量也是最高的。
比如说我们说这个开始温度，它这个零度，表示这个分子当时说是静寂不动了！这种情况下的时候，这个开始温度就可以计算倍数。我们说1000K它就是比这个500K上升了一倍，这种说法正确。
再比如说机械加工尺寸，这个长度100毫米和50毫米做比较，我们可以说100毫米比50毫米多了50毫米，也可以说100毫米比50毫米是它的两倍，这都是有意义的。
这里为这四类数据类型，这里是有一个规律，就是越靠上的这个数据等级越低，包含的信息量也越少，越靠下的数据等级越高，包含的信息量也就越多，这是一个数据的概念。
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