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分類變量（說明事物類別的名稱）

次瀏覽 | 更新時間：2023-07-19

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分類變量是用于表示事物類別的變量，其取值是分類數(shù)據(jù)，如“性別”、“行業(yè)”等。分類變量的取值是離散的，通常是一組有限的非連續(xù)值。它們可以被用來區(qū)分不同的事物，并描述它們的特征和屬性。

分類變量

說明事物類別的名稱

分類變量（categorical variable）是說明事物類別的一個名稱，其取值是分類數(shù)據(jù)。如“性別”就是一個分類變量，其變量值為“男”或“女”；“行業(yè)”也是一個分類變量，其變量值可以為“零售業(yè)”、“旅游業(yè)”、“汽車制造業(yè)”等。

基本信息

中文名

分類變量

外文名

categorical variable

特點

定性

表現(xiàn)

互不相容的類別或?qū)傩?/span>

性質(zhì)

說明事物類別的一個名稱，其取值是分類數(shù)據(jù)

簡介

特征

（categorical variable）：其變量值是定性的，表現(xiàn)為互不相容的類別或?qū)傩浴?/span>

處理方法

中序次測度變量和名義測度變量的處理方法一樣，所以一般并不加以區(qū)分，序次測度變量常作為名義測度變量來用，把二者合稱為分類變量。

啞變量

分類自變量的啞變量（dummy variables）編碼來源：生物統(tǒng)計學(xué)論壇在多重回歸、Logistic回歸模型中，自變量可以是連續(xù)型變量（interval variables），也可以是二項分類變量，和多分類變量。為了便于解釋，對二項分類變量（如好壞、死活、發(fā)病不發(fā)病等）一般按0、1編碼，一般0表示陰性或較輕情況，而1表示陽性或較嚴重情況。如果對二項分類變量按+1與-1編碼，那么所得的logistic回歸OR=exp（2beta），多重回歸的beta同樣增加一倍，容易造成錯誤的解釋。因此建議盡量避免“+1”、“-1”編碼形式。多分類變量又可分為有序（等級）或無序（也叫名義），如果是有序（ordinal）分類變量，一般可按對因變量影響由小到大的順序編碼為1、2、3、...，或按數(shù)據(jù)的自然大小，將它當(dāng)作連續(xù)型變量處理。如果是無序的（nominal）分類變量，則需要采用啞變量（dummy variables）進行編碼，下面以職業(yè)（J）為例加予以說明。假如職業(yè)分類為工、農(nóng)、商、學(xué)、兵5類，則可定義比分類數(shù)少1個，即5－1=4個啞變量

類型

變量類型不是一成不變的，根據(jù)研究目的的需要，各類變量之間可以進行轉(zhuǎn)化。例如血紅蛋白量（g/L）原屬數(shù)值變量，若按血紅蛋白正常與偏低分為兩類時，可按二項分類資料分析；若按重度貧血、中度貧血、輕度貧血、正常、血紅蛋白增高分為五個等級時，可按等級資料分析（資料是根據(jù)臨床數(shù)據(jù)得出）。有時亦可將分類資料數(shù)量化，如可將病人的惡心反應(yīng)以0、1、2、3表示，則可按數(shù)值變量資料（定量資料）分析。

分類

分類變量可分為無序變量和有序變量兩類。

釋義

無序分類變量（unordered categorical variable）是指所分類別或?qū)傩灾g無程度和順序的差別。，它又可分為①二項分類，如性別（男、女），藥物反應(yīng)（陰性和陽性）等；②多項分類，如血型（O、A、B、AB），職業(yè)（工、農(nóng)、商、學(xué)、兵）等。對于無序分類變量的分析，應(yīng)先按類別分組，清點各組的觀察單位數(shù)，編制分類變量的頻數(shù)表，所得資料為無序分類資料，亦稱計數(shù)資料。

有序分類變量（ordinal categorical variable）各類別之間有程度的差別。如尿糖化驗結(jié)果按－、±、+、++、+++分類；療效按治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無效分類。對于有序分類變量，應(yīng)先按等級順序分組，清點各組的觀察單位個數(shù)，編制有序變量（各等級）的頻數(shù)表，所得資料稱為等級資料。

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