統計學當中關於變數的分類

統計學中的變數指的是研究物件的特徵，我們有時也稱為屬性，例如人的身高、性別等。

每個變數都有變數的值和變數的型別。我們按照變數的型別對變數進行劃分。

統計學中的變數（variables）大致可以分為數值變數（numrical）和分類變數（categorical）。

數值型變數是值可以取一些列的數，這些值對於 加法、減法、求平均值等操作是有意義的。而分類變數對於上述的操作是沒有意義的。

離散型變數（discrete）：值只能用自然數或整數單位計算，其數值是間斷的，相鄰兩個數值之間不再有其他數值，這種變數的取值一般使用計數方法取得。

連續型變數（continuous）：在一定區間內可以任意取值，其數值是連續不斷的，相鄰兩個數值可作無限分割，即可取無限個數值。如身高、繩子的長度等。 

和離散型變數相比，連續型變數有「真零點」的概念，所以可以進行乘除操作。

有序分類變數（ordinal）：描述事物等級或順序，變數值可以是數值型或字元型，可以進而比較優劣，如喜歡的程度：很喜歡、一般、不喜歡 。

無序分類變數（nominal）：取值之間沒有順序差別，僅做分類，又可分為二分類變數和多分類變數 二分類變數是指將全部資料分成兩個類別，如男、女，對、錯，陰、陽等，二分類變數是一種特殊的分類變數，有其特有的分析方法。 多分類變數是指兩個以上類別，如血型分為a、b、ab、o。

有序分類變數和無需分類變數的區別是：前者對於「比較」操作是有意義的，而後者對於「比較」操作是沒有意義的。

這四種資料的等級從低到高依次為：無序分類變數(nominal) 《有序分類變數(ordinal)< 離散型數值變數(discrete)< 連續型數值變數(continuous)。

下面的一張圖描述了它們之間的關係：

統計學當中關於變數的分類

統計學中的變數指的是研究物件的特徵，我們有時也稱為屬性，例如人的身高 性別等。每個變數都有變數的值和變數的型別。我們按照變數的型別對變數進行劃分。統計學中的變數 variables 大致可以分為數值變數 numrical 和分類變數 categorical 數值型變數是值可以取一些列的數，這些值對於...

統計學 資料的分類

統計學上，按照計量尺度的不同，可以將資料分為分類資料，順序資料和數值型資料 分類資料，這類資料提供分類方面的資訊。例如性別中的男，女，統計上為了便於分析，可以用 1 表示 男性 用 0 表示 女性 這裡 0 和 1 直接僅僅是起到表示作用沒有大小之分。也可以用 0 表示 男性 用 1 表示 女性 順...

統計學 變數 資料 抽樣

變數值是變數的取值 變數的型別 1.1 分類變數 1.2 順序變數 1.3 數值型變數 另，根據其取值不同又可分為 離散型變數 連續型變數 資料處理 將資料用圖表等形式展現出來 資料分析 選擇適當的統計方法研究資料，並從資料中提取有用資訊進而得出結論，具體方法有描述統計和推斷統計。推斷統計 如何利用...