تُصنف البيانات التي يمكن حصرها في عدة أوجه وصفية ولا يمكن إجراء عمليات رياضية حسابية عليها كالجمع والطرح على أنها:

المقياس الذي يتميز بأن الصفر له معنى حقيقي (أي انعدام الصفة)، مثل: الوزن والطول، يسمى المقياس:

الأرقام الجامعية للطلاب أو رقم القيد تُصنف كبيانات نوعية، ومستوى القياس المناسب لها هو:

إذا كان المتغير المدروس هو درجة الحرارة، فإن مستوى القياس المناسب له هو:

المقياس الذي يُستخدم لتصنيف البيانات إلى مجموعات متبادلة ومميزة، ولا يوجد ترتيب منطقي بينها، يسمى المقياس:

تُصنف البيانات التي لا يمكن عدها إنما يتم الحصول عليها عن طريق القياس ويمكن أن تأخذ أي قيمة كسرية داخل مدى معين على أنها بيانات كمية:

المقياس الذي تُستخدم فيه مجموعة من الأوجه أو الصفات التي يأخذها المتغير الوصفي مع أمكانية ترتيبها (تصاعدياً أو تنازلياً) هو:

البيانات التي يتم الحصول عليها في شكل أعداد ويمكن ترتيبها على أنها:

أي من المتغيرات التالية يُصنف على أنه متغير كمي متصل:

السمة أو الصفة أو الكمية التي تتغير قيمتها من عنصر إلى آخر أو من مشاهدة إلى أخرى يطلق عليها:

المقاييس التي تستخدم لقياس البيانات النوعية (الوصفية) فقط هي:

القيم التي يتم جمعها من مفردات المجتمع أو العينة لخاصية معينة (متغير) تسمى:

تُصنَّف المتغيرات التي يمكن عدها مثل: عدد المصانع في المدينة، على أنها بيانات:

إذا كان المتغير المدروس هو المستوى الاقتصادي للأسر (غنية - متوسطة - فقيرة)، فإن مستوى القياس المناسب له هو:

المقياس الذي يُميز بأن الفروق بين القيم لها معنى رياضي حقيقي (أي 5 - 3 = 2 حقيقة)، ولا يملك خاصية النسب، هو مقياس:

تُصنَّف الرواتب الشهرية أو أوزان الطلاب أو درجات الاختبارات كأمثلة على:

السمة أو الخاصية أو الكمية للشئ المقاس التي لا تتغير قيمتها يطلق عليها:

إذا كان المتغير المدروس هو نوع الشخص (ذكر - أنثى)، فإن مستوى القياس المناسب له هو:

الخاصية الأساسية التي يفتقر إليها المقياس الفتري (Interval Scale) وتميز المقياس النسبي (Ratio Scale) هي:

إذا قرر باحث دراسة العلاقة بين الوزن (بالكيلوجرام) و متوسط الدخل الشهري، فإن المتغيرين معاً يصنفان كبيانات:

إذا قمت بتصنيف عينة من الأشخاص حسب لون العين (أزرق، بني، أخضر)، فإن مستوى القياس المستخدم هو: