数值型变量是值可以取一些列的数，这种值针对加减法、减法、求平均值等实际操作更有意义 。而分类变量针对以上的实际操作没有意义 。应用统计学中的变量指的是研究对象的特点，大家有时候也称之为特性，例如人的身高、胎儿性别等 。每一个变量都是有变量的值和变量的种类 。大家依照变量的种类对变量开展区划 。应用统计学中的变量（variables）大概可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical） 。
离散型变量（discrete）值只有用自然数或整数金额企业测算，其数值是中断的，邻近2个数值中间不会再有别的数值，这类变量的选值一般应用记数方式获得 。
连续型变量（continuous）在一定区段内可以随意选值，其数值是接连不断的，邻近2个数值可作无尽切分，就可以取无尽个数值 。如个子、绳索的长短等 。
和离散型变量对比，连续型变量有真零点的定义，因此可以开展乘除实际操作 。
分类变量又可以分为下边两大类：
井然有序分类变量（ordinal）叙述事情级别或次序，变量值可以是数值型或字符型，可以从而较为好坏，如喜爱的水平：很喜欢、一般、不太喜欢。
【数值型变量是值可以取一些列的数,这些值对于加法、减法、求平均 简述分类变量与数值变量的区别】混乱分类变量（nominal）选值中间并没有次序区别，仅做归类，又可分为二分类变量和多分类变量？二分类变量就是指将所有数据信息分为2个类型，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特有的分类变量，有其特有的统计分析方法 。？多分类变量就是指2个以上类型，如血形分为A、B、AB、O 。
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