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了解资料的类型，是选择统计方法的第一步。几乎所有统计学方法都跟资料的类型有关，不同的数据类型需要采用不同的方法。多数统计学教材都会在第一章就介绍资料的类型，然后才介绍针对不同资料类型所采用的统计方法。资料类型似乎很容易辨识，但现实中也存在不少错误的理解和应用。本文对统计学中常见的资料类型进行简要介绍，并对文章中常见的一些错误理解进行解释。
资料(data)也称为数据，医学统计中基本的资料类型可以分为两大类：定量资料(quantitative data)和定性资料(qualitative data)。定量资料也称数值资料(numerical data)，可进一步分为离散型资料(discrete data)和连续型资料(continuous data)。定性资料又称分类资料(categorical data)，也可继续分为二分类资料(binary data)、无序多分类资料(nominal data)和有序多分类资料(ordinal data)。
定量资料的取值一般都有明确的实际含义，如身高170 cm，实际意义很明确。而定性资料的值往往只是一个代码，并无实际含义，如男性和女性分别用1和0表示，这里的1和0并不是只是个符号，并无特定的意义，也可以用2和3表示。
连续型资料的特点是可以取任意值，可以有小数点，这类资料在医学中很常见，如身高、体重等，只要测量工具足够精确，理论上可以取任意位数的小数点。离散型资料的特点是只能取整数，不能有小数点，实际中我们经常说的计数资料(count data)就是这种，如疾病发作的次数、住院次数等，不能说发作2.3次、住院1.6次等。
二分类资料的值只能取两类，常见的如性别(男和女)、存活情况(死亡或存活)。多分类资料的值可以取多类，如果多个类别之间无明显的等级顺序，就是无序分类资料，如血型(A、B、AB、O)、婚姻状况(已婚、未婚、离异)；如果多个类别之间有一定的等级顺序，就是有序分类资料，如疗效(无效、有效、显效)、疾病严重程度(轻度、中度、重度)。
以上为基本的资料类型，这些基本的资料类型有时可以构成其他的形式。例如，生存资料同时含有一个分类资料(死亡或存活)和连续资料(生存时间)；重复测量资料是对同一个体多次测量，相当于同时包含多个资料。在选择统计方法时都需要考虑到这些资料的类型和特点。
目前仍有不少科研工作者对资料的理解存在一定误区，常见的主要有：
例1：某研究观察两种药物的止吐效果，以呕吐次数作为疗效指标。该研究在统计学方法部分写道："计量资料采用t检验，计数资料采用χ2检验" 。
辨析：该文章把计数资料等同于分类资料，采用χ2检验。但二者并不是一回事。
首先，分类资料是没有单位的，如疾病发生与否(是或否)，而计数资料是有单位的，如发病人数(人)、吸毒次数(次)、性伴数(人)。
其次，分类资料通常是服从二项分布或多项分布，而计数资料通常是服从Poisson分布或负二项分布。
下面举几个例子来说明分类资料和计数资料的区别。
临床试验中，两组不同干预的人群观察一段时间，可以得到两组的有效和无效的人数，这时可以说无效多少人，有效多少人，此时可以用χ2检验。但最好不要写"计数资料" ，而是写"分类资料"或"定性资料" ，因为此处真正分析的指标是分类资料(无效或有效)，人数只是作为无效或有效的频数。
随访研究中，对1 000例幽门螺杆菌阳性患者随访7年，观察胃癌的发生数。考虑到失访较多，因此以人年作为分母，计算人年发病数。此时的结果是计数资料(发生了多少例)，可采用Poisson回归，而不能用χ2检验。
临床研究中，观察心血管疾病患者的心血管事件发生次数，结局为计数资料(发生次数)，可用Poisson回归分析，而不是χ2检验。
所以，对于本例而言，实际上这并非分类资料，而是计数资料，采用的方法应该是Poisson回归，而不是χ2检验。
例2：某研究调查了4所高中，测量了男生和女生的脂肪比例情况，比较男女的脂肪比例差异。该研究在统计学方法部分写道："比例的比较采用χ2检验" 。
辨析：有不少临床医生一看到率或比例，就直接采用χ2检验。事实上，这些情况应该辨证看待。
通常我们所说的比例，是指总人群中，具有某种特征的人所占的百分比，如调查了某高中男生和女生的饮酒比例分别为10%和6%，这里的结局指标并不是比例，而是分类资料(饮酒和不饮酒)，比例只是作为每类中的频数，这种情况下，性别间的比较可以考虑χ2检验。
而在例2中，观察的结局指标就是比例，每个人都有一个比例值，这一比例值并不能作为分类资料看待，而是连续资料，其单位是%。对于每组人群(男和女)，可以计算平均的脂肪比例，因此其比较应该采用定量资料的比较方法(如t检验、秩和检验等)。
总之，资料类型看似简单，但实际中的误用并不鲜见。有的临床医师将率(比例)、计数资料与χ2检验挂钩，一看到率(比例)或计数资料，就毫不犹豫地采用χ2检验。这就容易导致一些错误的分析思路和结果。只有真正理解资料的类型，才有可能选择正确的分析方法。
