㈠ 在統計學中，變數分為哪兩類
在統計學領域，變數是研究對象的一個可變屬性，它可以隨著特定因素的變化而變化。為了更好地理解和處理數據，變數通常被分為兩大類：分類變數（Categorical Variables）和數值變數（Numerical Variables）。本文將重點探討分類變數的分類。
分類變數，也稱為名義變數，指的是那些取值是離散的、無序的變數。這類變數無法用數值來表示，而是用類別標簽來描述。分類變數主要分為以下幾種類型：
1. 二元變數（Binary Variables）：只有兩種可能的取值，例如「是/否」、「成功/失敗」、「男/女」等。
2. 名義變數（Nominal Variables）：具有兩種或兩種以上離散取值，且這些取值之間沒有順序關系，例如「顏色」、「國籍」、「口味」等。
3. 有序變數（Ordinal Variables）：取值包含兩種或兩種以上，且這些取值之間存在一個明確的順序關系，但是各個取值之間的差異不一定相等，例如「教育水平」、「滿意度等級」等。
4. 計數變數（Count Variables）：涉及計數，用於記錄事件發生的次數或數量，例如「電話通話次數」、「產品銷售數量」等。
5. 時間變數（Time Variables）：涉及時間的變數，可以是具體的日期、時間戳等，用於記錄事件發生的時間點或時間段。
總結來說，分類變數是指其取值屬於有限集合的變數，這些取值通常是離散的，並且無序或只有序。分類的方式和變數的數據類型對於後續的數據分析方法和模型構建至關重要。
㈡ 數據的屬性類型有哪些
數據的屬性類型有：
1、標稱屬性。
標稱屬性的值是一些符號或實物的名稱，每個值代表某種類別、編碼或狀態，所以標稱屬性又被看做是分類型的屬性（categorical）。這些值不必具有有意義的序，並且不是定量的。
2、二元屬性。
二元屬性是一種標稱屬性，只有兩個類別或狀態：0或1，其中0常表示不出現，1表示出現。如果將0和1對應於false和true，二元屬性則為布爾屬性。
3、序數屬性。
序數屬性可能的取值之間具有有意義的序或秩評定，但相繼值之間的差是未知的。例如，學生的成績屬性可以分為優、良、中、差四個等級；某快餐店的飲料杯具有大、中、小三個可能值。然而，具體「大」比「中」大多少是未知的。
4、數值屬性。
數值屬性是可度量的量，用整數或實數值表示，有區間標度和比率標度兩種類型。區間標度屬性：區間標度屬性用相等的單位尺度度量。區間屬性的值有序。所以，除了秩評定之外，這種屬性允許比較和定量評估值之間的差；比率標度屬性：比率標度屬性的度量是比率的，可以用比率來描述兩個值，即一個值是另一個值的倍數，也可以計算值之間的差。
5、離散屬性與連續屬性。
離散屬性具有有限或無限可數個值。如學生成績屬性，優、良、中、差；二元屬性取1和0以及年齡屬性取0到110。如一個屬性可能取值的值集合是無限的，但可以建立一個與自然數的一一對應，則其也是離散屬性。如果一個屬性不是離散的，則它是連續的。
㈢ logistic回歸自變數是多分類和連續性變數因變數是二分類變
Logit回歸分析在研究自變數對二分類因變數的影響時，對自變數的數據類型沒有限制，自變數可以是定類數據（需要做虛擬變數設置）或定量數據。Logit回歸一般分為三類：二元、多分類及有序Logit。本文將詳細介紹這三類分析。
二元Logit回歸用於分析二分類因變數與自變數的關系，自變數既可以是定類也可以是定量數據。在處理定類自變數時，需要進行虛擬變數設置。二元Logit回歸分析包括數據上傳、分析步驟、結果解讀等。分析前，需要考慮自變數與因變數之間的關系，如使用交叉卡方分析，或進行初步的方差分析以確定是否有差異關系。分析後，將展示模型的擬合情況，包括似然比檢驗、回歸系數及優勢比值，以及預測准確率。此外，通過查看模型結果圖和coefPlot，可以直觀地理解自變數對因變數的影響。
多分類Logit回歸適用於因變數有多個選項且選項間無對比關系的情況。數據上傳與二元Logit類似，但在分析時選擇多分類Logit方法。分析前，需要注意因變數選項的數量，通常建議在3~8個之間。分析結果將顯示回歸系數及顯著性，以及預測准確率。如選項過多，可考慮進行合並處理。
有序Logit回歸適用於因變數選項具有對比關系的情況，如「不滿意」、「一般」、「滿意」等。分析前進行平行性檢驗以確保模型的有效性。結果將包括模型構建公式、回歸系數、預測准確率，以及模型結果圖和coefPlot。
總結，Logit回歸分析在研究自變數對二分類或分類因變數影響時，提供了豐富的分析工具。通過適當的設置與分析，可以得出自變數對因變數影響的深度理解。SPSSAU提供了直觀的界面與功能支持，使得Logit回歸分析變得更為簡便。