數(shù)據(jù)分析中的變量分類

數(shù)據(jù)分析工作每天要面對各種各樣的數(shù)據(jù)，每種數(shù)據(jù)都有其特定的含義、使用范圍和分析方法，同一個數(shù)據(jù)在不同環(huán)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(jié)論，首先要明確分析目的，并準(zhǔn)確理解當(dāng)前的數(shù)據(jù)類型及含義。統(tǒng)計(jì)學(xué)中的變量指的是研究對象的特征，我們有時也稱為屬性，例如身高、性別等。每個變量都有變量值，變量值就是我們分析的內(nèi)容，它是沒有含義的，只是一個參與計(jì)算的數(shù)字，所以我們主要關(guān)注變量的類型，不同的變量類型有不同的分析方法。

變量主要是用來描述事物特征，那么按照描述的粗劣，有以下兩種劃分方法：

按基本描述劃分

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

定性變量可以再細(xì)分為：

有序分類變量：描述事物等級或順序，變量值可以是數(shù)值型或字符型，可以進(jìn)而比較優(yōu)劣，如喜歡的程度：很喜歡、一般、不喜歡

無序分類變量：取值之間沒有順序差別，僅做分類，又可分為二分類變量和多分類變量 二分類變量是指將全部數(shù)據(jù)分成兩個類別，如男、女，對、錯，陰、陽等，二分類變量是一種特殊的分類變量，有其特有的分析方法。 多分類變量是指兩個以上類別，如血型分為A、B、AB、O

【定量變量】：也稱為數(shù)值型變量，是描述事物數(shù)字信息的變量，變量值就是數(shù)字，如長度、重量、產(chǎn)量、人口、速度和溫度。

定量變量可以再細(xì)分

連續(xù)型變量：在一定區(qū)間內(nèi)可以任意取值，其數(shù)值是連續(xù)不斷的，相鄰兩個數(shù)值可作無限分割，即可取無限個數(shù)值。如身高、繩子的長度等。

離散型變量：值只能用自然數(shù)或整數(shù)單位計(jì)算，其數(shù)值是間斷的，相鄰兩個數(shù)值之間不再有其他數(shù)值，這種變量的取值一般使用計(jì)數(shù)方法取得。

按照精確描述劃分

【定類變量】

測量事物類別或?qū)傩?，各類支架沒有順序或等級，實(shí)際上也就是上面說的無序分類變量，所包含的數(shù)據(jù)信息很少，只能計(jì)算頻數(shù)和頻率，是最低層次的一種變量

【定序變量】

測量事物之間的等級或順序，就是上述的有序分類變量，由于它的變量值可以是數(shù)值型或字符型，并且可以反映等級之間的優(yōu)劣，除了可以計(jì)算頻數(shù)和頻率之外，還可以計(jì)算累計(jì)頻率，因此數(shù)據(jù)包含的信息多于定類變量。

【定距變量】

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量的特點(diǎn)，還能計(jì)算類別之間的差距，可以進(jìn)行加減運(yùn)算，數(shù)據(jù)包含的信息高于前兩種

【定比變量】 測量事物類別比值，和定距變量相比，它不但可以進(jìn)行加減運(yùn)算，還可以進(jìn)行乘除運(yùn)算，包含的數(shù)據(jù)信息最多，是最高級的變量。

上面這四種變量可以從淺到深精確的描述事物，四種變量級別從低到高，高層次變量可以向低層次轉(zhuǎn)化，代價(jià)是損失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息，但是低層次變量無法向高層次轉(zhuǎn)化，這會得出錯誤結(jié)果。

按照變量的取值劃分

前面兩種分類方法都是從變量對事物的描述角度出發(fā)進(jìn)行分類，一旦對事物描述確定下來，那么變量的取值也就相應(yīng)確定下來了，比如定性變量的取值只能是某屬性下的計(jì)數(shù)，比如人數(shù)、客戶數(shù)等，因此只能取特定的值，數(shù)值是離散的。而定量變量可以取某屬性下的任意值，變量值即可連續(xù)也可離散，比如身高、體重、銷售額等。連續(xù)型數(shù)值和離散型數(shù)值的分析方法是不同的，因此從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度，又經(jīng)常劃分為連續(xù)型變量和定性變量（分類變量）

關(guān)于變量的類型及取值方法，可以歸納為下表