1. 명목척도는 응답대안들을 상호배타적으로(mutually exclusive) 분류하기 위하여 각각의 응답대안에 임의적으로 숫자를 부여한 척도이다. 따라서 숫자는 그 자체적으로 크거나 작다는 의미를 갖지 않는다. 아래의 예에서 성별 항목이 명목척도에 해당한다. SPSS에 코딩할 때 "남자" 또는 "여자"와 같은 텍스트로 표기하는 것이 아닌 1 또는 2로 입력한 후 1=남자, 2=여자로 정의를 내린 후 분석하게 된다. 1 또는 2와 같은 수치로 되어 있지만 이것으로 평균을 내거나 더하기 빼기와 같은 계산은 할 수 없다. SPSS에서 측도 항목의 "명목(N)"을 선택한다.

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2. 서열척도는 조사 대상들의 특성을 서열로써 나타낸 것이다. 예를 하나 들어보면 심장초음파에서 대동맥판막 역류증의 정도를 나타내기 위해 Mild, Moderate, Severe와 같은 등급으로 평가하게 된다. 이러한 등급이 바로 서열척도이며 명목척도와 마찬가지로 산술계산을 할 수 없다. SPSS에서 "순서(O)"를 선택함으로 정의할 수 있다.

3. 간격척도는 범주와 서열의 정보와 더불어 거리의 정보를 갖는 척도이다. 간격척도에서 숫자간의 차이는 절대적 의미를 갖는다. 온도를 예로 들어보면 어느 도시의 1월, 4월 8월의 평균 기온이 10도, 20도, 40도와 같이 나타났다면 1월의 평균 기온보다 4월의 평균기온이 10도 높으며, 4월의 평균 기온보다 8월의 평균 기온이 20도 높다고 할 수 있다. 그러나 온도에서 절대적 "0도"는 존재하지 않는다. 0도는 얼음이 어는 온도를 나타내기 위한 인위적인 표현이지 온도가 "無"라는 의미는 아니다.  설문형논문에서 가장 많이 사용하는 리커트 척도(Lickert scale)가 간격척도에 해당되며, 이와같이 간격척도로 측정된 자료는 모수통계기법인 평균(차이)검증, 분산분석, 회귀분석, 상관관계분석 등에 이용할 수 있다. 위의 예에서 선호도의 리커트척도는 5점 척도로서, 1=Very Bad, 2=Bad, 3=Normal, 4=Good, 5=Very Good 등으로 정의하였으며 측도는 "척도(S)"로 설정하였다. 참고로 SPSS에서는 간격척도와 비율척도 모두 "척도(S)"로 동일하게 설정한다.

4. 비율척도는 범주, 서열, 거리의 정보에 추가적으로 비율의 정보를 갖는 척도로서 가장 상위의 척도이다. 비율척도는 절대적 '0'을 포함하며 각각의 값이 절대적 의미를 갖는다. 비율척도는 환자의 연령과 같이 평균 및 산술 계산을 할 수 있으며, 간격척도와 마찬가지로 모수 통계를 적용할 수 있으며, 서열척도 혹은 명목척도로 전환하여 비모수통계를 적용시킬 수 있다. SPSS는 측도는 "척도(S)"를 선택한다.