考试分析中数据的划分主要可以分为 定性数据和定量数据。

定性数据：

这类数据通常表现为互不相容的类别或属性，例如性别（男、女）、药物反应（阴性、阳性）等。在考试分析中，定性数据可能用于描述考生的某些特征或答题情况，如答题的正确与否、题型的选择等。

定量数据：

这类数据是可以量化的，表现为具体的数值，如身高、体重、考试成绩等。定量数据又可以进一步分为连续数据和不连续数据。

连续数据：例如考试成绩、身高、体重等，这些数据可以取任意值，具有小数点。

不连续数据：例如考试得分、选择题的选项等，这些数据只能取特定的值，是离散的。

在考试分析中，对数据进行分类是为了清晰地描述考试数据和变量，从而选择合适的统计方法进行分析。例如，对于连续数据，可以使用均值、标准差等统计指标进行分析；对于分类数据，可以使用频数分布、交叉表等工具进行分析。

此外，考试分析还可以从以下几个方面进行：

整体分析：

包括考试的平均分、最高分、最低分、及格率、优秀率等指标，以反映考试的整体难度、考生的整体水平以及考试的区分度等信息。

难度分析：

通过试题的难度分布、试题难易程度的分析以及考生的难度反应等方面进行。

信度分析：

通过计算考试的信度系数来评估考试结果的可靠性、稳定性和一致性。

效度分析：

通过对考试的效度进行评估，了解考试结果的准确性、真实性、客观性和公正性。

区分度分析：

通过评估考试的区分度，了解考试结果对不同水平考生的区分情况。

考生答题情况分析：

通过对考生的答题情况进行统计和分析，了解考生在各个题型的得分情况、错题原因等。

考试趋势分析：

通过对多次考试的数据进行分析，了解考生的整体趋势和变化情况。

考生能力分析：

通过对考生的答题过程进行分析，了解考生的解题思路、方法运用等能力情况。

通过这些分析，可以全面了解考试情况，为改进教学和提高教学质量提供依据。