범주형 자료에 대해 연속형 자료와 다른 자료값을 이용한다. 직접 이용할 때 명목형 변수에 대해 지시함수, 순서형 변수에 대해 차이를 변수로 나눈다. 변수 조합에 다라 마스킹 전후 거리, PRAM 기법엔 엔트로피를 이용한다.
한편, 범주형 자료에 대해서는 연속형 자료와 같은 통계량들 대신 자료값, 교차 표 비교, 엔트로피 기반 측도 등을 이용한다. 먼저 범주형 변수의 자료값을 직접 이용하여 거리를 측정할 때는 명목형 변수에 대해서는 마스킹 전후 값이 같으면 거리는 0, 다르면 거리는 1인 지시 함수를 사용한다. 반면 순서형 변수에 대해서는 두 값의 차이를 변수 범위로 나누는 방법 등을 이용해 거리를 정의한다. 다음으로 변수 조합에 따라 만들 수 있는 교차 표의 빈도수를 가지고 마스킹 전후 거리를 측정하기도 한다. 마지막으로 잡음 추가, 감추기, 재코딩 방법들을 일반화시킨 PRAM(Post-Randomization) 기법을 적용한 경우에는 엔트로피(Shannon's entropy)를 이용하여 측정하기도 한다(Domingo-Ferrer와 Torra, 2001).