什么是分类变量，分类变量和连续变量是什么意思

什么是分类变量？

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大多数分类变量其实就是常说的描述变量。

变量类型不是千篇一律的，按照研究目标的需，各种变量当中可以进行转化。比如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可以按照二项分类资料分析；

分类变量和连续变量是什么？

分类变量(categorical variable)是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如性别就是一个分类变量，其变量值为男或女;行业也是一个分类变量，其变量值可以为零售业、旅游业、汽车制造 业等。

在统计学中，变量按变量值是不是连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续持续性的，相邻两个数值可作无限分割，就可以取无限个数值。

简述分类变量与数值变量的根本区别？

分类变量是指说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造 业”等。

而数值变量是指说明事物数字特点的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不一样的数值。数值型变量按照其取值的不一样，又可以分为离散型变量和连续型变量。

分类变量和顺序变量的区别？

分类变量:唯有种类的区别，无大小（顺序）之分。例如性别：男女，头发颜色：金色，棕色，黑色，白色，红色等。

顺序变量：值有大小（顺序）之分的变量，但变量的差值大小无明确意义。例如受教育程度：小学，中学，大学；可以给这哪些值赋1,2,3,4，教育程度有大小之分，但其差值却不可以代表不一样受教育程度当中的差别。

答: 统计学中，分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别为：性质不一样、特点不一样。

一、性质不一样

1、分类数据：分类数据是根据情况的某种属性对其进行分类或分组而得到的数据。

2、顺序数据：顺序数据是只可以归于某一有序类别的非数字型数据。

3、数值数据：数值数据是包含了可以测量的，可以计数出来的数据。

二、特点不一样

1、分类数据：分类数据当中没有数量上的关系和差异。如，用1表示“男性”，0表示“女性”，但是，1和0等只是数据的代码。

2、顺序数据：顺序数据当中是有序的。如表示受教育程度可以分为小学、初中、高中、大学或者以上。

3、数值数据：数值数据当中有数量上的关系和差异。如表示一组青少年的身高体重，某人30天的成绩。

分类变量各值的价值相等，不管我们用什么值，都没办法表达各值相等且带有区分的含义，顺序和排列关系，但是，任何一个有序数字的排序都没办法准确表达出顺序数据的差异性。

什么叫分类变量？

分类变量是指在统计学中，以各种离散数值来描述数据的变量。这样的类型的变量并非以数字为度量标准，而是分析对象的类别或属性。比如，一个人的性别、婚姻状态、车辆品牌、肤色等。分类变量的特点是数据是可以分为相互独立的类别，而且，类别当中是互斥的，每个数据只可以属于这当中的一个类别。分类变量在统计学中起到很重要的作用，它能有效的帮我们更好的描述数据的特点，进行有关性分析，判断变量是不是具有统计学意义等。在数据的分析和研究中，分类变量占据了非常的重要的地位。

分类变量与连续变量区别？

1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。

2，变量按变量值是不是连续可分为连续变量与离散变量两种。

二分类变量：

1，二分类变量即为那些结局唯有两种概率的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，大多数情况下将出现事件的人员数量除以样本量总数得到的事件出现率作为结局考察。

2，常见的二分类变量涵盖：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。

3，二分类变量也可涵盖有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的这当中一种（如疾病严重程度），或者为积累的成绩

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