数据收集中变量可以分为什么

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❸ 数据分析中的变量分类

数据分析中的变量分类

数据分析工作每天要面对各种各样的数据，每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法，同一个数据在不同环境下的意义也不一样，因此我们想要选择正确的分析方法，得出正确的结论，首先要明确分析目的，并准确理解当前的数据类型及含义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如身高、性别等。每个变量都有变量值，变量值就是我们分析的内容，它是没有含义的，只是一个参与计算的数字，所以我们主要关注变量的类型，不同的变量类型有不同的分析方法。

变量主要是用来描述事物特征，那么按照描述的粗劣，有以下两种划分方法：

【定性变量】：也称为名称变量、品质变量、分类变量，总之就是描述事物特性的变量，目的是将事物区分成互不相容的不同组别，变量值多为文字或符号，在分析时，需要转化为特定含义的数字。

定性变量可以再细分为：

有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢

无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O

【定量变量】：也称为数值型变量，是描述事物数字信息的变量，变量值就是数字，如长度、重量、产量、人口、速度和温度。

连续型变量：在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。

离散型变量：值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。

【定类变量】

测量事物类别或属性，各类支架没有顺序或等级，实际上也就是上面说的无序分类变量，所包含的数据信息很少，只能计算频数和频率，是最低层次的一种变量

【定序变量】

测量事物之间的等级或顺序，就是上述的有序分类变量，由于它的变量值可以是数值型或字符型，并且可以反映等级之间的优劣，除了可以计算频数和频率之外，还可以计算累计频率，因此数据包含的信息多于定类变量。

【定距变量】

测量事物的类别或顺序之间的间距，它不但具有定类和定序变量的特点，还能计算类别之间的差距，可以进行加减运算，数据包含的信息高于前两种

【定比变量】 测量事物类别比值，和定距变量相比，它不但可以进行加减运算，还可以进行乘除运算，包含的数据信息最多，是最高级的变量。

上面这四种变量可以从浅到深精确的描述事物，四种变量级别从低到高，高层次变量可以向低层次转化，代价是损失部分数据信息，但是低层次变量无法向高层次转化，这会得出错误结果。

前面两种分类方法都是从变量对事物的描述角度出发进行分类，一旦对事物描述确定下来，那么变量的取值也就相应确定下来了，比如定性变量的取值只能是某属性下的计数，比如人数、客户数等，因此只能取特定的值，数值是离散的。而定量变量可以取某属性下的任意值，变量值即可连续也可离散，比如身高、体重、销售额等。连续型数值和离散型数值的分析方法是不同的，因此从统计学角度，又经常划分为连续型变量和定性变量（分类变量）

关于变量的类型及取值方法，可以归纳为下表

以上是小编为大家分享的关于数据分析中的变量分类的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❹ 《统计法基础》知识点：数据类型

导语：统计数据是对客观现象特征的反映，而由于客观现象的复杂性，在反映这些现象特征时，可以从不同的角度进行采集，从而得到不同类型的数据，是统计考试的重要内容，一起来复习下吧：

一、变量与数据

变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数。变量的具体数值称为变量值，即数据。统计数据就是统计变量的具体表现。

二、数据类型

(一)定性变量(数据)与定量变量(数据)

1、定性变量：反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量，不能说明具体量的大小和差异。

分类变量：没有量的特征，只有分类特征。这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。分类变量的观测结果就是分类数据。说明事物类别的一个名称。如“性别”就是一个分类变量。

顺序变量：如果类别具有一定的顺序，如，“教育类别”，这样的变量称为顺序变量，相应的观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称，这类变量的具体表现就是顺序数据。

2、数值(定量)变量：反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量，定量变量的观察结果成为定量数据。说明事物数字特征的一个名称。

分类变量没有数值特征，所以不能对其数据进行数学运算。分类数据只能用来区分事物，而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。

顺序变量比分类变量向前进一步，它不仅能用来区分客观现象的不同类别，而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系。显然，顺序数据的功能比分类数据要强一些，对事物的划分也更精细一些。但顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。只是反映事物在性质上的差异，而不能用来反映事物在数量上的.差异。因此，从本质上，顺序数据仍然是定性数据中的一种。

数值型数据作为统计研究的主要资料，其特征在于它们都是以数值的形式出现的，有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差，而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差，还可以计算数据之间的相对差。其计量精度远远高于定性数据。在统计学研究中，对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。

从上述三种数据的基本特点可以看出，这三类数据对事物的描述是由定性到定量、由低级到高级，从粗略到精细。在统计研究中，需要明确各种数据所适用的统计方法，正确的选择和应用，这是正确进行统计研究的基本要求。

(二)观测数据和实验数据

按获取数据的方法不同，可分为观测数据和实验数据。观测数据可能是全面数据也可能是样本数据(局部)，实验数据一般都是样本数据。

1、 观测数据。

观测数据是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有认为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。

2、 实验数据。

实验数据一般是在科学实验环境下取得的数据。在实验中，实验环境是受到严格控制的，数据的产生一定是某一约束条件下的结果。在自然科学研究中实验的方法应用非常普遍。