在统计学领域，变量是研究对象的一个可变属性，它可以随着特定因素的变化而变化。为了更好地理解和处理数据，变量通常被分为两大类：分类变量（Categorical Variables）和数值变量（Numerical Variables）。本文将重点探讨分类变量的分类。

分类变量，也称为名义变量，指的是那些取值是离散的、无序的变量。这类变量无法用数值来表示，而是用类别标签来描述。分类变量主要分为以下几种类型：

1. 二元变量（Binary Variables）：只有两种可能的取值，例如“是/否”、“成功/失败”、“男/女”等。

2. 名义变量（Nominal Variables）：具有两种或两种以上离散取值，且这些取值之间没有顺序关系，例如“颜色”、“国籍”、“口味”等。

3. 有序变量（Ordinal Variables）：取值包含两种或两种以上，且这些取值之间存在一个明确的顺序关系，但是各个取值之间的差异不一定相等，例如“教育水平”、“满意度等级”等。

4. 计数变量（Count Variables）：涉及计数，用于记录事件发生的次数或数量，例如“电话通话次数”、“产品销售数量”等。

5. 时间变量（Time Variables）：涉及时间的变量，可以是具体的日期、时间戳等，用于记录事件发生的时间点或时间段。

总结来说，分类变量是指其取值属于有限集合的变量，这些取值通常是离散的，并且无序或只有序。分类的方式和变量的数据类型对于后续的数据分析方法和模型构建至关重要。

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文章来源：天狐定制

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