顺序变量和分类变量的区别（简述数值变量与分类变量的区别）
本文目录
- 简述数值变量与分类变量的区别
- 请问您知道统计学中，分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别吗
- 分组变量和分类变量有啥区别
- 什么是类别变量等级变量和等距变量
- 样本空间是如何定义的,变量分几种
- 有序分类变量和等级变量有什么区别
- 月收入是分类变量、顺序变量还是数值型变量
简述数值变量与分类变量的区别
数值变量与分类变量的区别如下：
数值型变量是指可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。
数值变量可以分为两类：离散型变量：数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。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。
分类变量又可以分为下面两类：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，是特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无序分类变量的区别就是：前者对于比较操作是有意义的，而后者对于比较操作是没有意义的。
请问您知道统计学中，分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别吗
统计学中，分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别为：性质不同、特点不同。
一、性质不同
1、分类数据：分类数据是按照现象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：顺序数据是只能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、特点不同
1、分类数据：分类数据之间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：顺序数据之间是有序的。如表示受教育程度可以分为小学、初中、高中、大学及以上。
3、数值数据：数值数据之间有数量上的关系和差异。如表示一组青少年的身高体重，某人一个月的成绩。
扩展资料：
分类数据由用户或专家在模式级显式地说明属性的偏序。通常，分类属性或维的概念分层涉及一组属性。用户或专家在模式级通过说明属性的偏序或全序，可以很容易地定义概念分层。
通过显式数据分组说明分层结构的一部分，这基本上是人工地定义概念分层结构的一部分。在大型数据库中，通过显式的值枚举定义整个概念分层是不现实的。然而，对于一小部分中间层数据，可以很容易地显式说明分组。
参考资料来源：
百度百科——分类数据
百度百科——顺序数据
百度百科——数值数据
分组变量和分类变量有啥区别
分组变量是用于进行分组或分类的变量或观测值（即其他变量中的数据值）。而分类变量（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。
什么是类别变量等级变量和等距变量
变量的分类(一)类别变量、顺序变量、等距变量和比率变量。类别变量：又叫名称变量，它是指其数值只用于区分事物的不同类别，而并不表示事物数量大小关系的一种变量。
样本空间是如何定义的,变量分几种
样本空间根据事件集合定义，变量分为有序和无序两种。序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量各等级的频数表，所得资料称为等级资料，变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。
有序分类变量和等级变量有什么区别
这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊？自变量的话看似然比检验，显著的话就不能当作数值型变量，而需要当作分类变量来做，转换成哑变量；因变量的话用multinomial logistic来做。
月收入是分类变量、顺序变量还是数值型变量
月收入是分类变量、顺序变量还是数值型变量?月收入是数值型变量。我们先搞清楚这几个变量的意思。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。顺序变量(ordinal variable)亦称"等级变量"。心理变量的一种。其值仅表明事物属性在数量大小、多少上的次序的变量。可通过顺序量表观测。其各个数值之间的距离不一定相等，也没有一定的比例关系。一般说来，顺序变量之间可运用中位数、百分位数、等级相关系数、Y0检验、肯德尔和谐系数以及秩次的方差分析等统计方法。如，把所有参赛运动员根据其到达终点所花时间依次排为"第一名"、"第二名"……显然，第一名与第二名之间的时间差并不等于第二名与第三名之间的时间差，仅表明他们之间的顺序关系，并且既不具有绝对零点，也不能作比率性的陈述。如学生百米赛跑排名次，速度最快的定为第1名，次快的定为第2名，以此类推，所得1，2，3…就是顺序变量。又比如学历的高低，从小到大依次为小学，初中，高中等等。对这类数据不能用简单的四则运算进行统计处理。顺序变量(ordinal variable)亦称"等级变量"。心理变量的一种。其值仅表明事物属性在数量大小、多少上的次序的变量。可通过顺序量表观测。其各个数值之间的距离不一定相等，也没有一定的比例关系。一般说来，顺序变量之间可运用中位数、百分位数、等级相关系数、Y0检验、肯德尔和谐系数以及秩次的方差分析等统计方法。如，把所有参赛运动员根据其到达终点所花时间依次排为"第一名"、"第二名"……显然，第一名与第二名之间的时间差并不等于第二名与第三名之间的时间差，仅表明他们之间的顺序关系，并且既不具有绝对零点，也不能作比率性的陈述。如学生百米赛跑排名次，速度最快的定为第1名，次快的定为第2名，以此类推，所得1，2，3…就是顺序变量。又比如学历的高低，从小到大依次为小学，初中，高中等等。对这类数据不能用简单的四则运算进行统计处理。这样月收入就是数值型变量了。
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