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整形变量的分类方法
整形变量是数值型变量的一种，表示连续且量化的数据。它们可以根据以下标准进行分类：
1. 测量尺度
标称尺度：变量的值仅表示类别或分组，没有任何固定的顺序或数量级关系。例如：性别、宗教。
序数尺度：变量的值可以按顺序排列，但它们的差值没有实际意义。例如：满意度等级（非常满意、满意、不满意）。
间隔尺度：变量的值不仅可以按顺序排列，而且它们的差值具有均匀的意义。例如：温度（以摄氏度或华氏度测量）。
比率尺度：变量的值不仅具有均匀的差值，而且还有真实的零点。例如：长度、重量。
2. 分布类型
对称分布：变量的值围绕平均值对称分布。例如：正态分布（钟形曲线）。
偏态分布：变量的值围绕平均值不对称分布。例如：右偏分布（大多数值集中在较低的值上）。
3. 数据收集方法
连续数据：使用实际数字记录或测量所得。例如：体重、身高。
离散数据：只取某个范围内的特定值。例如：人数、天数。
4. 统计方法
参数方法：假定变量来自特定分布（例如正态分布），并使用基于这些假设的统计方法。
非参数方法：不假定变量来自特定分布，并使用不受分布影响的统计方法。
通过了解整形变量的分类，研究人员可以根据变量的特性选择适当的分析方法，以确保研究结果的有效性和可靠性。
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