简述分类变量与数量数值变量的根本区别（简述分类变量与数值变量的根本区别）

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1、简述分类变量与数值变量的根本区别的回答是：变量是统计变量，是指研究对象的特征。我们有时称之为属性，比如人的身高、性别等。每个变量都有它的值和类型。我们根据变量的类型来划分变量。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。

2、数值型和分类型变量：数值型变量是指可以取一些列的数字。这些值对于加、减、平均和其他运算是有意义的。但是，对变量进行分类对于上述操作来说是没有意义的。变量可分为两类：离散变量：数值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间没有其他数值。这类变量的值一般通过计数获得。连续变量：可以取一定区间内的任意值，其值是连续的，相邻两个值可以无限除，即可以取无限个值。比如高度，绳子的长度等等。与离散变量相比，连续变量有“真零”的概念，所以可以乘除。变量可以分为以下两类：有序分类变量：描述事物的等级或顺序，变量值可以是数值，也可以是字符，可以用来比较优劣，比如喜欢程度：很喜欢，一般，不喜欢。无序变量：值之间没有顺序差。它们只是分类，可分为两类变量和多类变量。两类变量是指将所有数据分为两类，如男性、女性、对、错、阴、阳等。这两种变量是一种特殊的分类变量，是一种独特的分析方法。多分类变量是指两个以上的类别，比如血型分为A、B、AB、o，有序变量和无序变量的区别在于前者对比较运算有意义，后者对比较运算无意义。四种数据的等级从低到高依次为：无序分类变量、有序分类变量、离散数值变量、连续数值变量。

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