离散尺度（discrete scale），理学-统计学-数理统计-Data Imputation，只有有限个或可数个不同值（或类别）的尺度。又称不连续数据。离散数据包括分类尺度和顺序尺度等。如从事某一职业的人数、球赛比分、班级个数等。这类数据在任何两个数据点之间所取的数值的个数是有限的。离散数据一般是取整数，两个单位之间不能再划分细小单位。一般情况下计数数据大都是离散数据。分类数据和顺序数据都属于离散尺度。分类数据只说明某一事物与其他事物在属性上的不同或类别上的差异，它具有独立的分类单位。其数值一般都取整数形式，只计算个数，并不说明事物之间差异的大小，比如性别、颜色类别、人口数、学校数、被试对某一事物的态度（赞成、反对、没有意见）等，它们只能用具有相同属性的个体数目统计。在教育和心理类调查研究中，有关被试属性的调查资料，大多属于这类数据。顺序数据指既无相等单位，也无绝对零的数据，是按事物某种属性的多少或大小，按次序将各个事物加以排列后获得的数据资料。如学生的等级评定、喜爱程度、品质等级、能力等级、兴趣等，这种数据不具有相等单位，也没有绝对零点，只能排出顺序，不能指出相互间的差别大小。