㈠ 在统计学中，变量分为哪两类
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。
㈡ 数据的属性类型有哪些
数据的属性类型有：
1、标称属性。
标称属性的值是一些符号或实物的名称，每个值代表某种类别、编码或状态，所以标称属性又被看做是分类型的属性（categorical）。这些值不必具有有意义的序，并且不是定量的。
2、二元属性。
二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，其中0常表示不出现，1表示出现。如果将0和1对应于false和true，二元属性则为布尔属性。
3、序数属性。
序数属性可能的取值之间具有有意义的序或秩评定，但相继值之间的差是未知的。例如，学生的成绩属性可以分为优、良、中、差四个等级；某快餐店的饮料杯具有大、中、小三个可能值。然而，具体“大”比“中”大多少是未知的。
4、数值属性。
数值属性是可度量的量，用整数或实数值表示，有区间标度和比率标度两种类型。区间标度属性：区间标度属性用相等的单位尺度度量。区间属性的值有序。所以，除了秩评定之外，这种属性允许比较和定量评估值之间的差；比率标度属性：比率标度属性的度量是比率的，可以用比率来描述两个值，即一个值是另一个值的倍数，也可以计算值之间的差。
5、离散属性与连续属性。
离散属性具有有限或无限可数个值。如学生成绩属性，优、良、中、差；二元属性取1和0以及年龄属性取0到110。如一个属性可能取值的值集合是无限的，但可以建立一个与自然数的一一对应，则其也是离散属性。如果一个属性不是离散的，则它是连续的。
㈢ logistic回归自变量是多分类和连续性变量因变量是二分类变
Logit回归分析在研究自变量对二分类因变量的影响时，对自变量的数据类型没有限制，自变量可以是定类数据（需要做虚拟变量设置）或定量数据。Logit回归一般分为三类：二元、多分类及有序Logit。本文将详细介绍这三类分析。
二元Logit回归用于分析二分类因变量与自变量的关系，自变量既可以是定类也可以是定量数据。在处理定类自变量时，需要进行虚拟变量设置。二元Logit回归分析包括数据上传、分析步骤、结果解读等。分析前，需要考虑自变量与因变量之间的关系，如使用交叉卡方分析，或进行初步的方差分析以确定是否有差异关系。分析后，将展示模型的拟合情况，包括似然比检验、回归系数及优势比值，以及预测准确率。此外，通过查看模型结果图和coefPlot，可以直观地理解自变量对因变量的影响。
多分类Logit回归适用于因变量有多个选项且选项间无对比关系的情况。数据上传与二元Logit类似，但在分析时选择多分类Logit方法。分析前，需要注意因变量选项的数量，通常建议在3~8个之间。分析结果将显示回归系数及显著性，以及预测准确率。如选项过多，可考虑进行合并处理。
有序Logit回归适用于因变量选项具有对比关系的情况，如“不满意”、“一般”、“满意”等。分析前进行平行性检验以确保模型的有效性。结果将包括模型构建公式、回归系数、预测准确率，以及模型结果图和coefPlot。
总结，Logit回归分析在研究自变量对二分类或分类因变量影响时，提供了丰富的分析工具。通过适当的设置与分析，可以得出自变量对因变量影响的深度理解。SPSSAU提供了直观的界面与功能支持，使得Logit回归分析变得更为简便。