统计学当中关于变量的分类

统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如身高、性别等。每个变量都有变量值，变量值就是我们分析的内容，它是没有含义的，只是一个参与计算的数字，所以我们主要关注变量的类型，不同的变量类型有不同的分析方法。

统计学中的变量（variables）可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。

数值变量可以分为下面两类：

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。 
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。

分类变量可以分为下面两类：

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 。
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。

摘抄：https://wenku.baidu.com/view/cf73d5a40740be1e640e9a1c.html

参考书籍：openintro statistic