簡述分類變量與數值變量的區別

數值型變量是值可以取一些列的數，這些值對於加法、減法、求平均值等操作有意義。而分類變量對於上述的操作沒有意義。統計學中的變量指的是研究對象的特徵，我們有時也稱為屬性，例如人的身高、性別等。每個變量都有變量的值和變量的類型。我們按照變量的類型對變量進行劃分。統計學中的變量（variables）大致可以分為數值變量（numrical）和分類變量（categorical）。

離散型變量（discrete）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，這種變量的取值一般使用計數方法取得。

連續型變量（continuous）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。

和離散型變量相比，連續型變量有真零點的概念，所以可以進行乘除操作。

分類變量又可以分為下面兩類：

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

無序分類變量（nominal）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據分成兩個類別，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。