數據收集中變數可以分為什麼

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❸ 數據分析中的變數分類

數據分析中的變數分類

數據分析工作每天要面對各種各樣的數據，每種數據都有其特定的含義、使用范圍和分析方法，同一個數據在不同環境下的意義也不一樣，因此我們想要選擇正確的分析方法，得出正確的結論，首先要明確分析目的，並准確理解當前的數據類型及含義。統計學中的變數指的是研究對象的特徵，我們有時也稱為屬性，例如身高、性別等。每個變數都有變數值，變數值就是我們分析的內容，它是沒有含義的，只是一個參與計算的數字，所以我們主要關注變數的類型，不同的變數類型有不同的分析方法。

變數主要是用來描述事物特徵，那麼按照描述的粗劣，有以下兩種劃分方法：

【定性變數】：也稱為名稱變數、品質變數、分類變數，總之就是描述事物特性的變數，目的是將事物區分成互不相容的不同組別，變數值多為文字或符號，在分析時，需要轉化為特定含義的數字。

定性變數可以再細分為：

有序分類變數：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：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數據分成兩個類別，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

【定量變數】：也稱為數值型變數，是描述事物數字信息的變數，變數值就是數字，如長度、重量、產量、人口、速度和溫度。

連續型變數：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。

離散型變數：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。

【定類變數】

測量事物類別或屬性，各類支架沒有順序或等級，實際上也就是上面說的無序分類變數，所包含的數據信息很少，只能計算頻數和頻率，是最低層次的一種變數

【定序變數】

測量事物之間的等級或順序，就是上述的有序分類變數，由於它的變數值可以是數值型或字元型，並且可以反映等級之間的優劣，除了可以計算頻數和頻率之外，還可以計算累計頻率，因此數據包含的信息多於定類變數。

【定距變數】

測量事物的類別或順序之間的間距，它不但具有定類和定序變數的特點，還能計算類別之間的差距，可以進行加減運算，數據包含的信息高於前兩種

【定比變數】 測量事物類別比值，和定距變數相比，它不但可以進行加減運算，還可以進行乘除運算，包含的數據信息最多，是最高級的變數。

上面這四種變數可以從淺到深精確的描述事物，四種變數級別從低到高，高層次變數可以向低層次轉化，代價是損失部分數據信息，但是低層次變數無法向高層次轉化，這會得出錯誤結果。

前面兩種分類方法都是從變數對事物的描述角度出發進行分類，一旦對事物描述確定下來，那麼變數的取值也就相應確定下來了，比如定性變數的取值只能是某屬性下的計數，比如人數、客戶數等，因此只能取特定的值，數值是離散的。而定量變數可以取某屬性下的任意值，變數值即可連續也可離散，比如身高、體重、銷售額等。連續型數值和離散型數值的分析方法是不同的，因此從統計學角度，又經常劃分為連續型變數和定性變數（分類變數）

關於變數的類型及取值方法，可以歸納為下表

以上是小編為大家分享的關於數據分析中的變數分類的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❹ 《統計法基礎》知識點：數據類型

導語：統計數據是對客觀現象特徵的反映，而由於客觀現象的復雜性，在反映這些現象特徵時，可以從不同的角度進行採集，從而得到不同類型的數據，是統計考試的重要內容，一起來復習下吧：

一、變數與數據

變數或變數，是指沒有固定的值，可以改變的數。變數的具體數值稱為變數值，即數據。統計數據就是統計變數的具體表現。

二、數據類型

(一)定性變數(數據)與定量變數(數據)

1、定性變數：反映「職業」、「教育程度」等現象的屬性特點的變數，不能說明具體量的大小和差異。

分類變數：沒有量的特徵，只有分類特徵。這種只反映現象分類特徵的變數又稱分類變數。分類變數的觀測結果就是分類數據。說明事物類別的一個名稱。如「性別」就是一個分類變數。

順序變數：如果類別具有一定的順序，如，「教育類別」，這樣的變數稱為順序變數，相應的觀察結果就是順序數據。說明事物有序類別的一個名稱，這類變數的具體表現就是順序數據。

2、數值(定量)變數：反映「天氣溫度」、「月收入」等變數可以用數值表示其觀察結果，而且這些數值具有明確的數值含義，不僅能分類而且能測量出來具體大小和差異。這些變數就是定量變數也稱數值變數，定量變數的觀察結果成為定量數據。說明事物數字特徵的一個名稱。

分類變數沒有數值特徵，所以不能對其數據進行數學運算。分類數據只能用來區分事物，而不能用來表明實物之間的大小、優劣關系。

順序變數比分類變數向前進一步，它不僅能用來區分客觀現象的不同類別，而且還可以表明現象之間的大小、高低、優劣關系。顯然，順序數據的功能比分類數據要強一些，對事物的劃分也更精細一些。但順序數據的數據之間雖然可以比較大小，卻無法計算相互之間的大小、高低或優劣的距離。只是反映事物在性質上的差異，而不能用來反映事物在數量上的.差異。因此，從本質上，順序數據仍然是定性數據中的一種。

數值型數據作為統計研究的主要資料，其特徵在於它們都是以數值的形式出現的，有些數值型數據只可以計算數據之間的絕對差，而有些數值型數據不僅可以計算數據之間的絕對差，還可以計算數據之間的相對差。其計量精度遠遠高於定性數據。在統計學研究中，對數值型數據的研究是定量分析的主要內容。

從上述三種數據的基本特點可以看出，這三類數據對事物的描述是由定性到定量、由低級到高級，從粗略到精細。在統計研究中，需要明確各種數據所適用的統計方法，正確的選擇和應用，這是正確進行統計研究的基本要求。

(二)觀測數據和實驗數據

按獲取數據的方法不同，可分為觀測數據和實驗數據。觀測數據可能是全面數據也可能是樣本數據(局部)，實驗數據一般都是樣本數據。

1、 觀測數據。

觀測數據是對客觀現象進行實地觀測所取得的數據，在數據取得的過程中一般沒有認為的控制和條件約束。在社會經濟問題研究中，觀測是取得數據最主要的方法。

2、 實驗數據。

實驗數據一般是在科學實驗環境下取得的數據。在實驗中，實驗環境是受到嚴格控制的，數據的產生一定是某一約束條件下的結果。在自然科學研究中實驗的方法應用非常普遍。