ği iddia edilmektedir.

Sırasal ölçekli sayısal değişkenler iki değişik şekilde ortaya çıkarlar ve değişik şekilde işlem görmeleri gerekir.

Birinci şekilde, sayılar artan ve eksilen bir şekilde eldeki değişken için bütün veriler (yani örneklem için n tane veya tam sayım için tüm anakütle için N tane) sıralama düzenini gösterir. Bir veri serisi bir değişkene göre sıralama düzenine konulmuş olabilir ve her bir veri elemanına ya artan şekilde (1'den n'e veya 1'den N'e kadar) ya da azalan şekilde (n'den '1'e veya N'den '1'e kadar) özel bir şekil sırasal ölçekli sayı veya daha uygun bir terimle "sıra numarası" verilir. Genellikle bu türlü sıralama düzeni için kullanılan "sıra numaraları" birbirini takip eden tam sayılardır. Ancak bu bir pratik alışkanlıktan ortaya çıkmıştır ve matematiksel olarak monotonik olma karakterini korudukça herhangi bir değişik sıra numarası vermek mümkündür. Buna en iyi örneğin belli bir değişken için veri elemanları için sıralama düzeni hazırlanırken, bu değişken için iki veya daha çok sayıda veri elemanı beraberlik gösterirlerse, beraberlik gösteren elemanlara verilen sıra numaraları için özel bir strateji uygulanması gerekir ve beraberlik gösteren elemanlara ya tam sayı ya da kesirli sayı olan, birbirine eşit sıra numarası verilir. Özellikle beraberlik halinde uygulanan kurallar için sıralama düzeni maddesine bakınız.

Diğer şekilde "sırasal ölçekli" sayısal veriler, incelenen değişken için belli sırasal kategoriler bulunması halinde ortaya çıkar. Örneğin bir tüketici anketi için bir karakteri tercih göstermesi için 3 kategori sayısı (1=tercihli, 2=tarafsız, 3=tercihsiz) veya tatmin olma göstermesi için 5 kategori sayısı (1=çok tatmin edici, 2=tatmin edici, 3=tarafsız, 4=tatmin etmeyici, 5=çok tatmin etmeyici) vb. kullanılabilir. Her örneklem veya tam sayım elemanına bu çeşit değişken için (örneğin 1 ile 3 arasında veya 1 ile 5 arasında) bir kategori sayısı (veya kategori puanı) veri serisi oluşturulur. Bu sayı şeklinde veriler de (isimsel ölçekli değişken verileri gibi) birer katagoriyi gösterir; ama kategori sayı numaraları arasında bir sıralama veya rütbe ilişkisi vardır. Böyle değişken için sayı verileri "sırasal ölçekli"dir; bazan bu değişkene "sırasal değişken" veya "rütbe değişkeni" adı da verilmektedir.

"Sırasal ölçekli" veriler için (yine "isimsel ölçekli" değişken verileri gibi) "karşılaştırmalı küçük" veya "karşılaştırılmalı büyük" olma işlemleri anlamlıdır. Ama buna ilaveten "sırasal ölçekli" verilere "eşitlik" ve "eşitsizlik" işlemleri de anlamlı olarak uygulanabilir. Ancak "sırasal ölçekli" veriler için bazı çok iyi bilinen aritmetik işlemler, yani toplama, çıkartma, çarpma ve bölme işlemleri uygulanmaları, anlamsız olur.

Sosyal bilimler, psikoloji, işletme bilimleri alanlarında pratikte birçok istatistiksel veri "sırasal ölçekli" olarak elde edilir . Örneğin tercih, tatmin olma, davranış, yargı gibi subjekif skorlar; muhafazakarlık, önyargılılık, sosyal sınıf vb. değişkenler "sırasal ölçekli" veriler ortaya çıkartırlar. Pozitif bilim alanında da sırasal ölçekli veriler bulunur: minerallerin çizilme sertliğini gösteren Mohs sertlik skalası, deprem şiddeti için Richter ölçeği vb.

"Sırasal ölçekli" veriler için betimsel istastiklerden merkezsel konum ölçüsü olarak medyan ve ("isimsel ölçekli" veriler gibi) mod kullanılması uygun olur. Ancak toplama ve bölme işlemleri uygun olmadığı için ortalama tanımlanamaz. Dörttebirlik, ondabirlik, yüzdebirlik, maksimum, minimum vb tanımlanabilir. İstatistiksel yayılım için özel kategorik veriler için yayılım ölçüleri hesaplanıp kullanılabilir. Buna karşılık çıkartma anlamsız olduğu için açıklığı, dörtebirlik açıklığı kulanılamaz. Alışılagelen yayılım ölçümleri olan varyans, standart sapma, mutlak sapmalar da anlamsızdır. Çıkarımsal istatistikler için parametrik sınama ve kestirim uygulamaları anlamsızdır. Ancak orantısal çokluklar dağılımı ve orantılar için hiptotez sınamaları ve kestirimler pratikte uygulanmaktadır. Ayrıca birçok parametrik olmayan istatistikler sırasal ölçekli değişkenlere tatbik edilebilir.

Teorik olarak "sırasal ölçekli" değişken verilerinin istatistiksel işlemlar uygun olup olmayacağı teoriye çok bağlı birçok ististikçi tarafından uygun olmadığı kabul edilmekle beraber, (özellikle davranış bilimleri ile ilgili olan) belli bir grup istatistikçi bunu kabul etmemekte ve birçok istatistikçinin anlamsız bulduğu istatistik yöntemleri "sırasal ölçekli" değişkenler ve veriler için uygulamaktadırlar. Birçok uygulamalı bilim ve pratik kullanımda da sırasal ölçekli veri olan değişkenler ile niceliksel (aralıksal veya oransal ölçekli) değişkenler arasında fark gözetilmemektedir. Örneğin, üniversitelerde öğrencilerin ders değerlendirilme anketlerinden ortaya çıkan tercih ve tatmin gösteren "sırasal ölçekli" verilerin ortalamaları ve standart sapmaları üniversite ve devlet eğitim idarecileri tarafından sanki birer niceliksel veri sonuçları imiş gibi üniversite, bölüm, bilim dalı ve ders değerlendirilmeleri için kullanılmaktadır.

"Aralıksal ölçekli" sayılar nesnelere tahsis edilince sırasal ölçekli sayıların tüm özelliklerin sahiptirler ama bunlara ek olarak "aralıklı ölçekli" sayılarda ölçümlerdeki farklar her halde eşit olan aralıkları temsil etmektedir. Bu demektir ki, rastgele alınan bir çift nesne için yapılan ayrı ölçümler birbirleriyle karşılaştırılabilirler. Bu nedenle ortalama alma ve çıkartma gibi aritmetik operasyonlar anlamlıdır. Ancak toplama operasyonunun anlamı bulanıktır Çünkü bu ölçekte mutlak bir sıfır başlangıç noktası bulunmaz ve değişik nesneler için değişik keyfi orijin noktaları kullanma imkânı ve bu değişik orijinli ölçümlerin karıştırılma imkânı bulunur. Biçimsel matematik terminolojiye göre bu sayılar afin uzayı elemanlarıdır. Aralıksal ölçekli olarak ölçülen değişkenlere aralıksal değişkenler denilmektedir. Bazan aynı kavrama ölçülme birimleri anlamlı olduğu için "ölçeklenmiş değişkenler" denilmektedir ama bu kullanış tarzı tavsiye edilmemektedir.

Aralıksal ölçekli sayılar için iki sayı arasındaki "oran" anlamlı değildir. Onun için çarpma ve bölme işlemleri doğrudan doğruya tatbik edilemez. Ancak "farkların" orantıları anlamlıdır; örneğin bir fark diğer bir farkdan 2 misli büyük olabilir.

Aralıksal ölçekli değişkenlere çok kullanılan örnekler şunlardır: Miladî, Hicrî, Çinli gibi çok değişik takvim şekli olduğu için takvim tarihleri; yine santigrad, [fahrenhayt] vb kullanarak ısı ölçme.

Aralıksal ölçekli değişken verileri için merkezsel konum ölçüleri mod, medyan veya aritmetik ortalama olabilir. İstatistiksel yayılım ölçüsü sadece farklar ve ortalama almayı 
kapsayan açıklık, çeyrekler açıklığı veya (farkların oranı anlamlı olduğu için) standart sapma olabilir. Aralıksal ölçekli değişkenler için bölme işlemi anlamsız olduğu için student-tipi açıklık veya varyasyon katsayısı uygun ölçüler değildirler. Yine aralıksal ölçekli değişkenlerde başlangıç noktası keyfî olduğu için merkezsel momentler anlamsızdır.

Nesnelere bağlanan "oransal ölçekli" sayılar "aralıksal ölçekli" sayıların tüm özelliklerine sahiptirler ve bunlara ek olarak herhangi iki çift sayı arasında kurulan orantı da anlamlı olur. Bu nedenle çarpma ve bölme matematiksel işlemleri de anlamlıdır. "Oransal ölçekli" sayılar için keyfî olmayan gerçek başlangıç sıfır noktası bulunur. "Oransal ölçekli" sayılarla ölçümü yapılan değişkenlere "oransal değişkenler" adı verilir.

Fizikle ilgili birçok miktarlar için, kütle, uzunluk, enerji vb, oransal ölçekli sayılar ile ölçümü yapılır. Fizik için kelvin bazında ölçülen mutlak sıfır (-273° santigrad Celsius'da) gerçek olarak başlangıç noktası olduğu için bilimsel alanda kullanılan bu şekil ölçum dolayısıyla ısı da "oransal değişken"dir. Halbuki pratikte normal olarak kullanılan santigrad veya fahranhayt birimleri ile ölçülen ısı değişkeni "aralıksal değişken" olur.

Sosyal bilimler alanında birçok değişken oransal ölçekte ölçülür; örneğin ankete cevap verenlerin için yaş, belli bir adreste ikamet dönemi, çalışma yerinde kaç yıldır bulunduğu vb.

"Oransal ölçekli" verilere bütün normal matematik işlemler uygulanabileceği için, tüm istatistiksel ölçüm, kestirim, sınama ve işlemler için, hiç kuşku yaratmadan, kullanılabilirler.

"Oransal ölçekli" bir değişken için, merkezsel konum ölçüleri sadece mod, medyan, aritmetik ortalama olmayıp geometrik ortalama da kuşkusuz kullanılabilir. İstatistiksel yayılım ve sapma ölçüleri olan ve "aralıksal ölçekli" değişkenler için kullanılabilinen çeşitli tipte açıklık ve varyans yahut standart sapma yanında oransal ölçekli istatistik veriler için orantı şeklinde uygulanan student-tipi açıklık veya varyasyon katsayısı da kuşkusuz kullanılabilir. Ayrıca başlagıç sıfır noktası gerçek oldugu için orijin etrafındaki momentler de, aralıklı ölcekli değişkenler için biraz kuşkulu olarak kullanılırken, oransal ölçekli değişken verileri için hiç kuşkusuz kullanılabilirler.

Birçok istatistikçiler "aralıksal ölçekli" sayılar ve "oransal ölçekli" sayılar arasındaki kavram farklarının istatistiksel özetleme, inceleme ve analiz için çok önemli olmadığını ve her ikisi için de çok önemli olan matematiksel işlemlerin uygun olduğunu iddia edip bu çeşit verilere "niceliksel veriler" adını vermektedirler. Bazı matematikçilere göre bu türlü ölçekli veriler "gerçek ölçülme" ile elde edilmişlerdir. Diğer taraftan daha zayıf önemde olan "isimsel ölçekli" ve "sırasal ölçekli" sayılar için "kategorik veriler" adı verilmekte ve "kategorik sayılar" şeklinde olan veriler için (giriş, orta derecede ve hatta ileri derecede) istatistik ders kitaplarına girmeyen birçok istatistik işlemler, sınamalar ve analizler değişik, ayrı özel referans kitaplarında ele alınmaktadır. Örnegin ana istatistik kitaplarında önemli olarak açılanan "yayılım ölçüleri" sadece "niceliksel veriler" için verilmekte; "kategorik veriler" için geliştirilmiş konsentrasyon kavramına dayanan yayılım ölçülerinin ise ne istatistik kitaplarında ne de istatistik kompüter program paketlerinde isimleri hiç geçmemektedir. Kategorik