定类、定序、定距、定比如下：
定比数据：表现为数值，可以进行加、减运算以精确计算数据。比如身高、体重等。
定距数据：表现为数值，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。比如，温度。
定类数据：按事物某种属性分类或分组，数字大小代表类别。比如性别（男和女）。
定序数据：数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。
定类数据和定量数据：
不同学科，不同课程，不同领域，对于数据类型的定义基本一样，但称呼并不完全一样。在SPSSAU中我们将数据类型进一步整合，共分为两类，分别是定类数据和定量数据。
SPSSAU官方帮助手册定类数据即是分类的意思，可以计算百分比；定量数据是指数字可以对比大小，因而可以进行平均值计算。如果有的数据同时可以计算百分比，也可以计算平均值，此时就结合实际研究情况，将其似着定类或者定量数据即可。
比如学历，通常情况下时看作定类数据，但数字越大也可以说成是学历越高，所以有的研究方法时把学历看作是定量数据，具体研究时均是结合实际处理。
虽然各个领域对数据类型的称呼各不相同，但实际意义均一致，只需要理解一句话即“算百分比时叫定类数据，算平均值时叫定量数据”。下表列出的是不同称呼时与SPSSAU数据类型的对应关系。
SPSSAU官方手册在SPSSAU中，所有数据都按照定量、定类两类进行区分，再根据分析方法对应放置数据，即可进行自动化分析，获得分析结果。
SPSSAU官网页面确认数据类型之后数据类型确认后，即可理解数据分析方法的选择。SPSSAU的设计理念时，区分数据类型的同时，还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系，X是性别，Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。
再结合不同的研究目的即可进行分析方法的选择，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。