在袁志发老师的《多元统计分析》（第二版）中，有一个比较有意思的关于总体变量的分类。 首先说明一下总体变量： 统计学中把一个随机变量称为一维总体，把多维随机变量称为多维总体，相应的变量称为一维总体变量和多维总体变量。 总体变量可以分成以下三个类型：

1.名称属性 【类似于名义】 名称属性是用名称把总体中各个个体描述为若干不同的状态，每个个体具有一种状态，各状态之间无一定的顺序。例如，昆虫有翼无翼，土壤颜色红黑黄。 其中，比较常见的就是二元属性，即有或者没有，是或者否，例如驾驶员的能力高或者低，是否患有某种疾病。（这一类就是spss对应的名义【当变量值表示不具有内在等级的类别时（或者是不具有固有的类别顺序的分类数据】），这种问题通常变成二分类的问题，可以采用spss中的逻辑回归来进行解决。 还有一种情况是无序多状态属性，这种属性会有多种情况，例如驾驶员驾驶风格通常可以划分为冒进型、保守型、普通型。

2.顺序属性 这是各个个体具有多种顺序状态，比如土壤酸碱度分为强酸性、弱酸性、中性、弱碱性、强碱性5种状态，又例如种子的大小是大中小三种状态。这类数据是有一定顺序的，是不会越级变化的，不会说直接从某种状态突变成另一种状态。（这一类就是spss对应的有序【当变量值表示带有某种内在等级的类别时，该变量可以作为有序变量】）

3.数值属性 个体之间采用数值类表示，例如质量、长度等，这类变量虽然是数值，但不一定全是连续型的，例如年龄和个数都是整数型的。（这一类就是spss对应的标度【当区间或比率刻度度量的数据，其中数据值既表示值的顺序，也表示值之间的距离】）

实际上对于spss的标度、有序及名义的使用中，比较麻烦的是有序和名义，只需要把握有序是变量是带有等级的这一点就行。