数据类型是每类分析方法的基石，区分好数据类型，便可找到合适的分析方法。基本统计名词概念,可有助于理解分析结果指标意义。

定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。

定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女。

如果p 值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果p 值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。

研究人员想研究不同性别人群的购买意愿是否有明显的差异，如果对应的p 值小于0.05，则说明呈现出0.05水平的显著性差异，即说明不同性别人群的购买意愿有着明显的差异，而且对此类差异至少有95%的把握，绝大多数研究均希望p 值小于0.05，即说明有影响，有关系，或者有差异等。

常见标准：0.01和0.05，分别代表某事情发生至少有99%或95%的把握。

语言表述：0.01或0.05水平显著。

符号标示：0.01使用2个*号表示，0.05使用1个*号表示。

标准设置：如果希望更多标准比如p 值小于0.001，可点击头像处进行设置。

量表答项类似于“非常同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“非常不同意”，也或者“非常满意”、“比较满意”、“中立”、“比较不满意”，“非常不满意”等。大多数统计方法均只能针对量表，比如信度分析，效度分析，探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis，EFA)等。

量表的尺度形式有多种，常见是五级量表，即五个答项，另外还会有七级量表，九级量表或者四级量表等。