定距变量
各种相关系数介绍与对比
各种相关系数介绍与对比各种相关系数介绍与对比按照变量的不同测量层次对各种相关系数简单介绍：1、定类变量——定类变量用于测量两个定类变量的相关系数，主要有Lambda 与T au-y两种。
（1）Lambda（λ）系数分为：对称形式——用于测量两个变量间的关系是对等的，即无自变量与因变量之分。
非对称形式——测量两个变量间的关系有自变量与因变量之分。
（2） Tau-y系数：用于测量变量间非对称关系的。
2、定序变量——定序变量如果测量两个定序尺度变量间的关系，可用Gamma系数、dyx系数和斯皮尔曼等级相关系数。
（1）Gamma（G）系数：分析两个变量间的对等关系，即无自变量与因变量之分。
（2）dyx系数：等级相关系数，两个变量间的关系是非对称的。
（3）斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数(ρ)：考虑单个个案在两个变量上的等级差异，测量两变量间对等相关关系。
3、定距变量——定距变量测量两个定距变量相关系数的最常用指标是皮尔森（Pearson）相关系数（γ）。
（要求N≥50而且两个变量的分布应近似于正态分布。
）4、定类变量——定距变量两个变量中，自变量为定类变量，因变量为定距变量时，采用相关比率来测量两者间相关程度。
（又称eta平方系数 E）5、定类变量——定序变量对一个定类变量例如性别，与一个定序变量例如收入水平关系的分析：第一，用theta系数（θ），专门测量定类变量与定序变量间关系有无和强度，非对称关系。
第二，采用λ系数和Tau-y系数，即将定序变量作为定类变量处理。
6、定序变量——定距变量处理一个定序变量例如教育水平，与一个定距变量如年均收入之间的关系，采用二种办法：第一，将定序变量看作定类变量，采用相关比例测量法。
第二，将定序变量看作定距变量，采用γ相关系数。
小结：在分析两个变量关系时，选择哪种相关系数，主要考虑两个方面：1、变量的测量层次；2、变量关系的类别，即是对等的还是非对称的。
测量：定类、定序、定距、定比研究方法02
测量：定类、定序、定距、定比研究方法02测量（measurement）是指根据一定的法则，将某种物体或现象所具有的属性或特征用数字或符号表示出来的过程，主要作用是确定一个特定分析单位的特定属性的类别或水平。
在社会研究中，变量按照取值的性质可以分为定类变量、定序变量、定距变量、定比变量。
定类变量称为定性变量，后三个变量称为定量变量。
变量的解释和运用离不开测量，不同的变量需要相应的测量尺度。
史蒂文斯于1951年创立了测量尺度分类法，将测量尺度分为定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。
定类尺度定类尺度（nominal scale），也称为类别尺度、定名尺度，是用于测量定类变量的尺度，是测量尺度中最低的一种。
定类尺度在本质上是一种分类体系，即把研究对象的不同属性或特征加以区分，标以不同的名称或符号，确定其类别。
定类尺度所分的类别必须兼具穷尽性和互斥性，即既要相互排斥，互不交叉重叠，又包罗各种可能的情况。
所测量的每一个对象，都会在分类体系中占据一个类别，并且只占据一个类别。
性别、种族、职业、宗教、籍贯、婚姻状况等是典型的定类尺度。
定类尺度的数学特征是“等于”或“不等于”。
测量给出的数字仅仅是识别调查对象或对调查对象进行分类的标签或编码，不具备任何数学特性，也不能说明其本质特征。
定类尺度具有对称性和传递性。
对称性，即如果甲与乙同类，则乙也一定与甲同类；如果甲与乙不同类，则乙也一定不会与甲同类。
传递性，如果甲与乙同类，乙与丙同类，则甲与丙一定也同类。
对于任何一门学科来说，分类都是基础。
其他几种层次的测量，也都把分类作为其最低限度的操作，都包含着定类尺度的分类功能。
在社会现象的测量中，大量的变量都是定类变量，分类是最基本的目标和最经常的操作。
定类尺度可分为标记和类别两种①标记标记可作为一个识别的记号。
数字当用作标记时，不表示数量的多少，也不能做加减乘除运算。
例如，体育运动中用号码区分运动员：3号球员、6号球员、9号球员……但不能说9号球员＞6号球员、3号球员+6号球员=9号球员或者9号球员x3号球员=18号球员。
自变量定距,因变量分类
自变量定距,因变量分类
自变量定距，指的是自变量（独立变量）的取值之间有固定的距离，例如温度、时间等，这些变量是连续的，可以采用数值度量。
而因变量分类，指的是因变量（依赖变量）的取值是离散的，按照某种规则被分为不同的类别，例如性别、血型等。
在统计学中，自变量通常用来解释因变量的变化。
在进行回归分析等统计方法时，需要考虑自变量的度量方式和因变量的分类方式，以确定合适的分析方法和模型。
同时，也需要注意自变量和因变量之间的相关性，以避免因果关系的混淆。
总之，自变量定距和因变量分类是统计学中的两个重要概念，对于数据分析和建模有着重要的指导意义。
- 1 -。
二元定距变量的相关分析
二元定距变量的相关分析是通过计算定距变量间两两相关的相关系数，对两个和两个以上定距变量之间两两相关的程度进行分析。
定距变量又称间隔变量，取值之间可以比较大小，如年龄和收入成绩都是典型的定距变量。
主要使用的相关系数是PEARSON简单相关系数、SPEARMAN和KENDALL’S TUA-B等相关系数。
PEARSON简单相关系数是用来衡量定距变量间的线性关系，如比较国民收入和居民储蓄存款，身高和体重，高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。
描述性统计量
均值标准差N
@7月得分89.6150 7.01163 50
@10月得分97.9317 3.30643 50
相关性
@7月得分@10月得分
@7月得分Pearson 相关性 1 .099
显著性（双侧）.495
N 50 50
@10月得分Pearson 相关性.099 1
显著性（双侧）.495
N 50 50
第二张表格就是就是所要求的相关系数，从中看出7月和10月的相关系数为
0.099，显著性为0.495，小于显著性水平的0.05，所以7月和10月的成绩没有显著相关。
如果对变量之间的相关程度要求不精细，可直接通过绘图方式直接判断。
如下。
教你区分定类定序定距定比变量e
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量变量的一种，根据定性的原那么区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原那么。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列上下或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别〔＝，≠〕。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的上下或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比方大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案上下、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比方调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
教你区分定类定序定距定比变量
教你区分定类定序定距定比变量It was last revised on January 2, 2021定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
两个定距变量之间的检验方法
两个定距变量之间的检验方法
1. 相关性检验：用于判断两个定距变量之间是否存在线性关系。
常用的相关性检验方法包括皮尔逊相关系数检验和斯皮尔曼秩相关系数检验。
2. 回归分析：用于建立两个定距变量之间的数学模型，以便探究它们之间的关系。
回归分析可以通过计算回归系数、拟合优度等指标来评估模型的拟合程度。
3. t检验：用于比较两个定距变量的均值是否存在显著差异。
常用的t检验方法包括独立样本t检验（适用于比较两个独立
样本的均值）和配对样本t检验（适用于比较同一样本在不同
时间点或不同条件下的均值）。
4. 方差分析：用于比较两个或多个定距变量的均值是否存在显著差异。
方差分析可以通过计算F值来评估均值之间的差异
是否显著。
5. 卡方检验：用于比较两个定距变量的分布是否存在显著差异。
卡方检验可以通过计算卡方统计量来评估两个变量之间的关联性。
需要根据具体的研究问题和数据类型选择适合的检验方法进行分析。
定序变量 定距变量 定比变量 定类变量
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
心理学态度定距变量
心理学态度定距变量
等距变量(interval variable)一译“定距变量”。
变量的一种。
既有测量单位、相对零点的变量。
其取值之间有“相等”、“不等”、“序”及“距离”的关系，数值间可施行加、减法两种运算。
但没有绝对零点，故相除或倍数是没有实际含义的。
可通过等距量表获得。
如学生一次考试"分数"就属于等距变量。
小张得80分，小王得40分，若说小张的分数是小王的两倍，是没有确切含义的。
因为分数没有绝对零点，即O分并不表示“没有知识”。
温度也是等距变量。
可以说今天气温比昨天气温高多少度，但不能说今天气温比昨天气温高多少倍。
具有相等单位但没有绝对零点的量表。
具备称名量表和等级量表的性质。
只能作加减运算，不能作乘除运算，无法求得数值之间的比例。
适用的统计方法有平均数、标准差、相关系数、t检验及F检验等，并可将数据加减或乘除某一常数，转换到另一个参照点和单位不同的量表上，而不破坏数值间关系。
定距变量的例子
定距变量的例子
定距变量是一种数值型变量，它们之间的差距是有固定度量单位的。
以下是一些定距变量的例子：
1. 温度：摄氏度或华氏度都是定距变量，因为它们之间的差距是以固定度量单位表示的。
2. 距离：米、英里、千米等都是定距变量，因为它们之间的差距是以固定度量单位表示的。
3. 时间：小时、分钟、秒等都是定距变量，因为它们之间的差距是以固定度量单位表示的。
4. 重量：千克、磅、盎司等都是定距变量，因为它们之间的差距是以固定度量单位表示的。
5. 电压：伏特是一种定距变量，因为它们之间的差距是以固定度量单位表示的。
总之，定距变量是一种非常常见的数值型变量，它们在科学、工程和商业等领域中都有着广泛的应用。
- 1 -。
社会统计学知识(2020.05.29)
社会统计学知识1.定类变量：当变量值的含义仅表示个体的不同类别，而不能说明个体的大小、程度等其他特征时，这种变量称为定类变量。
P72.定序变量：当变量值的含义不仅表示个体的不同类别，还可以区分个体之间的大小、程度等序次差异时，这种变量称为定序变量。
P83.定距变量：当变量值不仅可以将个体区分为不同类别并进行排序，而且可以确定不同类别之间的数量差别和间隔差距时，这种变量称为定距变量。
P84.定比变量：当变量除了具有定类、定序、定距这三种变量的全部特征外，还可以计算两个变量之间的比值时，这样的变量称为定比变量。
P95.离散变量：如果一个变量的变量值是间断的，可以一一列举的，这种变量称为离散变量。
6.连续变量：如果一个变量的变量值是连续不断的，即可以取无限多个数值，这种变量称为连续变量。
P107.自变量：把能引起其他变量变化的变量，称为自变量。
P108.因变量：把由其他变量的变化而导致自身发生变化的变量称为因变量。
P109.总体：是指构成它的所有个体的集合，P1110.个体：是指构成总体的最基本单位。
P1111.样本：是指从总体中按照一定方法抽取的一部分个体的集合。
P1112.抽样单位：是指一次直接的抽样所使用的基本单位。
P1113.抽样框：是指一次直接抽样时样本中所有抽样单位的名单。
P1114.普查：是指对总体中所有的个体进行的一次全面调查。
P1215.抽样调查：是指从总体中按照一定方法抽取的一部分个体组成一个样本进行调查的方式，再根据调查结果推断总体特征。
16.归纳法：是从特殊到一般，也就是从一组具体的观察结果推导出一般性的规律或法则；17.演绎法：是从一般到特殊，也就是研究者从想要检验的一般性理论开始，然后去观察、收集资料，通过这些资料来检验这个理论。
18.组距：各组上限值与下限值的差。
P4519.频数：就是某个类别或某个小组中的数据个数，也叫次数。
P4920.频率：就是一个样本中某一类别或某一小组中数据个数占总数据个数的比重。
教你区分定类、定序、定距、定比变量
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
连续型定距变量
连续型定距变量
连续型定距变量（Continuous Interval Scale）是一种数据类型，它既可以是离散的，也可以是连续的。
这种变量通常具有“距离”特征，可以表示年份、温度等连续性数据。
在统计学中，根据数据的计量尺度，可以将数据划分为四大类，即定距型数据（Interval Scale）、定序型数据（Ordinal Scale）、定类型数据（Nominal Scale）和定比型数据 (Ratio Scale)。
定距型数据既可以表示年份这种离散型数据，也可以表示温度这种连续性数据。
定距型数据的一个重要特征是，它不仅可以表示出数据的顺序关系，还可以表示出数据之间的“距离”或“差异”。
比如在温度计上，10度和20度之间相差10度，这个“10度”是可以被准确测量的。
此外，定距变量还有两个重要的特性：可加性和可减性。
也就是说，定距型数据可以进行加法和减法运算。
比如，将温度从10度增加到20度，或者从20度减少到10度，都可以得到一个具体的差值，这个差值也是可以被准确测量的。
总之，连续型定距变量是一种具有“距离”特征的数据类型，它可以表示离散型数据和连续性数据，可以进行加法和减法运算。
在统计学中，这种数据类型被广泛应用于各种数据分析方法中。
教你区分定类、定序、定距、定比变量
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
定类，定序，定距，定比
定类，定序，定距，定⽐
在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定⽐变量。
1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表⽰个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是⼀种标志，没有序次关系。
例如， ”性别“，”男“编码为1，”⼥“编码为2。
2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，⽤数字表⽰个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。
例如，“受教育程度”，⽂盲半⽂盲=1，⼩学=2，初中=3，⾼中=4，⼤学=5，硕⼠研究⽣=6，博⼠及其以上=7。
3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。
例如，温度。
4.定⽐变量（Ratio）:数据的最⾼级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职⼯⼈数，⾝⾼。
两个定距变量之间的检验方法
两个定距变量之间的检验方法
我们要探讨两个定距变量之间的检验方法。
首先，我们需要了解什么是定距变量。
定距变量是一种变量，其值表示的是数量上的差异，但不一定表示实际的数量。
例如，年龄、教育年数等都是定距变量。
对于定距变量，我们通常使用以下几种检验方法：
1. 独立样本T检验：用于检验两个定距变量之间是否存在显著差异。
2. 配对样本T检验：用于检验同一个定距变量在不同条件下是否存在显著差异。
3. 相关分析：用于检验两个定距变量之间是否存在线性关系。
4. 回归分析：用于预测一个定距变量的值，基于另一个定距变量的值。
这些方法可以帮助我们深入了解两个定距变量之间的关系，并做出合理的推断和决策。
为了更好地理解这些方法，我们可以结合具体的例子进行演示。
例如，我们可以分析年龄与身高之间的关系，或者教育年数与收入之间的关系。
通过这些例子，我们可以更直观地理解这些检验方法的应用和结果解释。
定量定序定距定比变量的例题
选择题
以下哪个变量是定量变量？
A. 性别
B. 身高（正确答案）
C. 国籍
D. 宗教信仰
在统计学中，下列哪一项属于定量变量？
A. 教育程度
B. 体重（正确答案）
C. 婚姻状况
D. 职业类型
下列哪个数据表示的是定量变量？
A. 红色、蓝色、绿色
B. 第一名、第二名、第三名
C. 高、中、低
D. 100米、200米、300米（正确答案）
定序变量例题
下列哪个是定序变量？
A. 年龄
B. 学历层次（正确答案）
C. 姓名
D. 体重
在以下选项中，哪一个是定序变量？
A. 收入水平（以具体数值表示）
B. 满意度（非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意）（正确答案）
C. 眼睛颜色
D. 工作地点
下列哪一项属于定序变量？
A. 考试分数（具体数值）
B. 军衔等级（正确答案）
C. 血型
D. 是否拥有驾照
定距变量例题
下列哪个变量是定距变量？
A. 温度（摄氏度表示）（正确答案）
B. 学历（小学、中学、大学）
C. 性别
D. 职业
以下哪个是定距变量的例子？
A. 身高（以厘米为单位）（正确答案）
B. 汽车品牌
C. 婚姻状态
D. 颜色偏好
在下列选项中，哪一个是定距变量？
A. 体重（以千克为单位）（正确答案）
B. 国籍
C. 宗教信仰
D. 职位等级（如经理、主管、员工）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
定类变量就是变量值是分类的，一个一个类别，定序变量的变量值也是一个一个分类但是有等级次序，而定距变量的变量值是一个一个具体的数据，并且是连续性的数据，这些数据可以加减乘除，其中统计中还有一个定比变量，它和定距变量的唯一的区别就是它存在绝对零点，也就是说当变量值取0的时候，是有意义的，比如年龄取0的时候就表示没有年龄，但是温度取0的时候不表示没有温度，因此温度就是定比变量。
这里的教育年限看他是否是定比变量还是定距变量，主要看它的变量值，如果在输入数据的时候，变量教育年限的变量值是分类的，比如三年以下，三到五年，五年以上等等这样的情况就是定序变量；如果它的变量值是1年，2年，4年，10年等等具体的数据时，它就是定距变量，当然我们可以将定距变量当作定比变量来使用。
这两中变量在相关分析和回归分析时，需要严格区分。