Für statistische Analysen und Auswertungen ist es notwendig Merkmale in Typen einzuteilen und zu charakterisieren, um deutlich zu machen was mit den Werten möglich, oder eben nicht möglich ist.
diskret:
Merkmale sind diskret, wenn sie endlich oder abzählbar unendlich viele Werte annehmen können.
stetig:
Ein Merkmal ist stetig, wenn alle Werte eines Intervalls mögliche Ausprägungen sind. Das heißt, wenn zwischen zwei Werten immer noch ein weiterer möglicher Wert liegt.
nominalskaliert:
Bei einem nominal skalierten Merkmal sind die Ausprägungen oder Werte Namen. Das bedeutet, dass hier keine Ordnung möglich ist.
ordinalskaliert:
In diesem Fall können die Werte geordnet aber die Abstände zwischen ihnen nicht interpretiert werden.
intervallskaliert:
Hier sind die Ausprägungen Zahlen, deren Abstände interpretierbar sind.
verhältnisskaliert:
Bei verhältnisskalierten Merkmalen besitzen die Ausprägungen einen absoluten Nullpunkt.
qualitativ:
Ein qualitatives Merkmal besitzt endlich viele Ausprägungen und ist höchstens Ordinal skaliert.
quantitativ:
Werte geben Intensität wieder. Im Grund sind das alle Werte die Zahlen darstellen.