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数值型变量是指值可以取一系列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的，而分类变量对于上述的操作是没有意义的。
数值变量又可以分为下面两类：
1、离散型变量（discrete）
值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。
2、连续型变量（continuous）
在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。
和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。
分类变量又可以分为下面两类：
1、有序分类变量（ordinal）
描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。
2、无序分类变量（nominal）
取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。
有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。
关于分类变量和数值变量有什么区别就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。