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在统计学中，数据包括常量和变量两种，而无论哪种类型的数据都需要度量，计量尺度由低级向高级分为名义尺度、定序尺度、间隔尺度。
在统计学中，观测数据是在自然的、未被控制的条件下观测到的数据，如社会商品零售额、消费价格指数、汽车销售额、降雨量等。而通过抽样调查，从研究对象全体中选取一部分个体组成样本，通过对样本的观测所得到的数据是实验数据。
I 名义尺度（Nominal Scale）
名义尺度即定类尺度，它仅仅是一种标志，用于区分变量的不同值和类别，数据之间没有次序关系，是按照事物的某种属性对其进行平行的分类和分组。例如，性别、身份证号、商品的名称、商店类型等。
名义尺度的特点是其值测度了事物之间的类别差，而对各类之间的其他差别却无法从中得知，所有类的地位相等，可以随意排序。另外，其计量结果可以且只能体现每一类别中各元素出现的频率。
使用名义尺度定义变量时，必须符合穷尽和互斥的原则，该级别的数据可以用字符表示，也可以用字母表示。
II 定序尺度（Ordinal Scale）
定序尺度是对事物之间等级或顺序差别的一种测度。例如，考试成绩（优、良、中、差）、质量排序、学历等级等。
定序尺度的特点是可以测度类别差，还可以测度次序差，但是定序尺度却无法测出数据之间的准确差值，所以其计量结果只能排序，不能进行算术四则运算。
III 间隔尺度（Interval Scale）
间隔尺度是指变量的取值是连续的区间，这种尺度又可以分为定距尺度和定比尺度。
定距尺度是对事物类别或次序之间间距的测度。例如，公制的测量、重量、温度等。这种尺度的特点是其不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可准确指出各类别之间的差距是多少。定距尺度通常以自然或物理单位为计量尺度，因此测量结果往往表现为数值，可以进行加减运算。
定比尺度是指能够测算两个测度值之间比值的一种计量尺度。例如，员工的月收入、企业产值等。这种尺度的特点是其区间尺度属于同一类型，计量结果也表现为数值。它除了具有其他3种测量尺度的所有优点外，还具有可计算两个测量值之间比值的特色。其与定距尺度的区别在于，它有一个固定的、绝对的“零点”，而定距尺度没有，因此它可以进行加、减、乘、除及其他延伸运算，而定距尺度只能进行加减运算。
本小节介绍SPSS的常量与变量，其中常量和变量均包括数值型、字符型和日期型。
I SPSS常量
SPSS常量分为3种：数值型、字符型和日期型。其中，数值型常量表现为一个数值，而字符型则表现为括在单引号或双引号中的字符串，日期型为按日期格式表示的日期、时间。
（1）数值型常量。数值型常量有两种书写方式：第一种为诸如25、1 643.5的普通书写方式；第二种为科学记数法，采用指数来表示数值，主要用于表示特别大或特别小的数值，例如，1.34E11表示1.34×10 11 ，2.54E-2表示2.54×10 -2 。用户可以根据自己的需要选取书写方式，但是最好使书写方式统一，以便及时发现错误。
（2）字符型常量。字符型常量是由单引号或双引号括起来的一串字符，如果字符串中带有“'”字符，则此字符型常量应由双引号包含起来，例如，字符串“It's life”。
（3）日期型常量。日期型常量在SPSS中表现为特殊的格式，在下文中会详细讲述其格式及用法。
II SPSS变量
SPSS变量共有9种类型，包括数字、逗号、点、科学记数法、日期、美元、定制货币、字符串、受限数字。系统默认的为数字型变量。每种类型的变量由系统给出默认长度。长度即该变量的显示宽度，也就是该变量所占的字节长度，总长度应包含小数点和其他分隔符。系统的默认变量长度可以通过“编辑”菜单中的“选项”来重新设置。
SPSS变量与数学中的定义类似，均指值可变的量。但与一般数学中的定义不同的是，除了定义变量名外，在SPSS中还要定义它的其他属性：变量类型（Type）、变量标签和值标签、缺失值定义（Missing Values）、度量尺度及数据的显示属性，即显示宽度、列宽度和对齐方式等。定义SPSS变量时，至少应定义变量名和变量类型，而其他属性则可以采用默认值。有关SPSS变量的定义将在下节中详细讲解，这里不再赘述。
根据上文中所讲的数据的计量尺度，建立新的变量或读取外部数据文件，以及打开SPSS 19.0或更早版本创建的数据文件时，SPSS默认变量的度量尺度类型规则如下。
（1）字符型变量设置为定类型变量。
（2）具有变量值标签的数值型变量设置为定序型变量。
（3）不含值标签且变量值小于24的数值型变量设置为定类型变量。
（4）不含值标签且变量值大于24的数值型变量设置为定距型变量。