統計中什麼是分類變量?

General 更新 2024-12-22

統計變量的分類有哪些

A，在統計學中，獨立性檢驗是檢驗兩個分類變量是否有關係的一種統計方法，正確；

B，線性迴歸方程對應的直線

不一定經過其樣本數據（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3）…（xn，yn）中的任何一個點，但一定經過樣本中心（

，

），故B錯誤；

C，在殘差圖中，殘差點分佈的帶狀區域的寬度越狹窄，其模型擬合的精度越高，正確；

D，在迴歸分析中，相關指數R2為越大，越接近1，模型擬合的效果越好，故相關指數R2為0.98的模型比相關指數R2為0.80的模型擬合的效果好，正確；

統計學題目，關於分類變量數據的 100分

定序變量。因為你分組後的數據只能進行排序和分類，不能進行加減乘除之類的運算。spss不是像一樓所說的看距離相不相等來界定的。定類尺度nominal（名義尺度）：用來分大類定序尺度ordinal；不僅可以分類，還可以排序定距尺度scale（間隔尺度）：不僅可以分類排序，還可計算

心理統計學中的5種變量類型及特點？。如何處理分類變量（常用哪些統計指標和統計圖？） 5分

變量其實就是分為連續變量、不連續變量、分類變量，別的都是虛的

統計軟件spss中三種變量類型如何界定？

統計學依據數據的計量尺度將數據劃分為三類：定距型數據（Scale）、定序型數據（Ordinal）、定類型數據（Nominal）。

定距型數據通常是指諸如身高、體重、血壓等的連續型數據，也包括諸如人數、商品件數等離散型數據；

定序型數據具有內在固有大小或高低順序，但它又不同於定距型數據，一般可以數值或字符表示。如職稱變量可以有低級、中級、高級三個取值，可以分別用1、2、3等表示，年齡段變量可以有老、中、青三個取值，分別用A B C表示等。這裡，無論是數值型的1、2 、3 還是字符型的A B C ，都是有大小或高低順序的，但數據之間卻是不等距的。因為，低級和中級職稱之間的差距與中級和高級職稱之間的差距是不相等的；

定類型數據是指沒有內在固有大小或高低順序，一般以數值或字符表示的分類數據。如性別變量中的男、女取值，可以分別用1、 2表示，民族變量中的各個民族，可以用‘漢’‘回’‘滿’等字符表示等。這裡，無論是數值型的1、 2 還是字符型的‘漢’‘回’‘滿’，都不存在內部固有的大小或高低順序，而只是一種名義上的指代。

我覺得教育年限應該設置成定距型數據（Scale）吧。因為，教育年限應該是一個連續的變量，它不存在內在的大小或高低順序問題。

統計學上有三組數據（等級變量），每組數據的分析變量是二分類變量，請問如何做統計學分析啊？ 10分

上面三組數據應該是表示平均數± 標準差即M±SD的意思。在得出p<0.05的結果後，可以知道有顯著性差異，再就是看這些數據。如第一組數據，1.76>1.75,所以前者所在的組比後者好，成績優等。後兩組數據，同理。個人意見，僅供參考。謝謝

兩個變量都是多分類變量時，應該選用什麼統計方法