定序变量存在数值意义吗

可以分为：有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等；名义变量，这种变量既无等级关系，也无数量关系，如天气(阴、晴)、性别(男、女)、职业(工人、农民、教师、干部)和产品的型号等。定量变量，也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。定性变量，是指并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。变量来源变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。

职级下列变量中属于定序变量的是 。A.门牌号B.学生学号C.职称等级D.身高答案C

数据分析中的变量分类数据分析工作每天要面对各种各样的数据，每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法，同一个数据在不同环境下的意义也不一样，因此我们想要选择正确的分析方法，得出正确的结论，首先要明确分析目的，并准确理解当前的数据类型及含义。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。变量主要是用来描述事物特征，那么按照描述的粗劣，有以下两种划分方法：按基本描述划分【定性变量】：也称为名称变量、品质变量、分类变量，总之就是描述事物特性的变量，目的是将事物区分成互不相容的不同组别，变量值多为文字或符号，在分析时，需要转化为特定含义的数字。定性变量可以再细分为：有序分类变量：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：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【定量变量】：也称为数值型变量，是描述事物数字信息的变量，变量值就是数字，如长度、重量、产量、人口、速度和温度。定量变量可以再细分连续型变量：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：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。按照精确描述划分【定类变量】测量事物类别或属性，各类支架没有顺序或等级，实际上也就是上面说的无序分类变量，所包含的数据信息很少，只能计算频数和频率，是最低层次的一种变量【定序变量】测量事物之间的等级或顺序，就是上述的有序分类变量，由于它的变量值可以是数值型或字符型，并且可以反映等级之间的优劣，除了可以计算频数和频率之外，还可以计算累计频率，因此数据包含的信息多于定类变量。【定距变量】测量事物的类别或顺序之间的间距，它不但具有定类和定序变量的特点，还能计算类别之间的差距，可以进行加减运算，数据包含的信息高于前两种【定比变量】 测量事物类别比值，和定距变量相比，它不但可以进行加减运算，还可以进行乘除运算，包含的数据信息最多，是最高级的变量。上面这四种变量可以从浅到深精确的描述事物，四种变量级别从低到高，高层次变量可以向低层次转化，代价是损失部分数据信息，但是低层次变量无法向高层次转化，这会得出错误结果。按照变量的取值划分前面两种分类方法都是从变量对事物的描述角度出发进行分类，一旦对事物描述确定下来，那么变量的取值也就相应确定下来了，比如定性变量的取值只能是某属性下的计数，比如人数、客户数等，因此只能取特定的值，数值是离散的。而定量变量可以取某属性下的任意值，变量值即可连续也可离散，比如身高、体重、销售额等。连续型数值和离散型数值的分析方法是不同的，因此从统计学角度，又经常划分为连续型变量和定性变量（分类变量）关于变量的类型及取值方法，可以归纳为下表以上是小编为大家分享的关于数据分析中的变量分类的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

讨论两个定序变量间的相关的程度与方向。又称等级相关。例如，研究夫妇双方文化程度的相关等。等级相关系数有R系数和γ系数。R系数 　计算方法与简单直线相关系数相同。 式中X,Y分别为x,y的测量值的等级。英国统计学家 C.E.斯皮尔曼从R系数中推导出简捷式，称斯皮尔曼等级相关系数：式中di=xi-yi,i=1,2,…,N（N为次数）。等级相关系数 R具有与简单直线相关相同的性质：取值范围在〔-1,+1〕之间；R的绝对值愈大，变量间的等级相关程度愈大。γ系数 　适用于资料次数N 很大的情况。式中Ns为同序对数目，Nd为异序对数目。同序对表示两个个案(xi,yi)和(xj,yj)相比时,具有xi>xj,则yi>yj的性质;反之,若xi>xj,但yi<yj，则称作一个异序对。γ系数的取值范围在〔-1,+1〕之间。γ的绝对值愈大，变量间的等级相关程度愈大。

定序变量对称不对称区别是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，具有大于与小于的数学特质。根据查询相关公开资料得知定序变量是变量的一种，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，具有大于与小于的数学特质。

sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是0.000，就是说小于0.001，那就是在0.1%的误差下认为两个变量相关。那个0.389则是相关系数，说明相关性强弱的。这个是弱相关。还可以啦。

可以。根据定序变量的相关资料显示，定序变量可以用茎叶图来表示。定序变量用中位值（median），定距变量和定比变量用平均值来表示。离散趋势用一个或几个数据来表示整组数值偏离集中趋势的程度。

定比变量。年龄是定比变量，其拥有绝对零点。孩子数量为定类变量，因为是根据数量特征将其划分为四个类别。可以参照一下定义及特征查看：定类尺度（Nominal Measurement):按照事物的某些特征辨别和划分它们异同的一种测量层次，也称为类别尺度、名义尺度。定序尺度（Ordinal Measurement):按照事物的某种特征依顺序和级别进行排列的一种测量层次，也称为顺序尺度、等级尺度。定距尺度（Interval Measurement):不仅能将事物区分类别和等级,而且可以确定其之间的数量差别、间隔距离的一种测量层次，也称为间隔尺度、区间尺度。定比尺度（Scale Measurement):在定距尺度上增加绝对零点的一种测量层次，也被称为等比尺度、比率尺度。SPSS概述SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

1# cecilia_xjm 1. 考察自变量对是否就业的影响，可以采用logistic回归分析。2. 你的收入是有序的分类变量，如果是多分类的话，建议你把收入合并成两分类的，用logistic回归分析来筛选影响收入水平的可能影响因素。如果是实际的收入金额的话，可以尝试一下多重线性回归。logistic回归分析在spss中可以很容易的实现。在analyze——regression里面，具体的操作，可以参考一下相关的工具书。

定序变量是对等级变量或顺序差别的一种测度，可以用的统计方法有很多，如非参数检验、回归分析等。

大的。定序变量的变异度大小也用来在统计推断时计算误差的大小，离散程度越大，变异程度越大。适用类型若为定类变量→计算全距。若为定序变量→计算全距、四分位数。

SPSS里的测量尺度分3种： 第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算； 第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能

定序变量用条形统计图箱。根据查询相关公开信息显示。就是说条形统计图可以直观地表示出数据之间的大小关系，最符合定序变量的特点。如果说再准确点直接用大于号小于号比较就行了，定序变量不太需要统计图吧。

不需要的，把这些变量定义个名称就好了。不需要定义成数值。

sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是0.000，就是说小于0.001，那就是在0.1%的误差下认为两个变量相关。那个0.389则是相关系数，说明相关性强弱的。这个是弱相关。还可以啦。

10-20系统电极放置法是国际脑电图学会规定的标准电极放置法。额极中点至鼻根的距离和枕点至枕外粗隆的距离各占此连线全长的10％，其余各点均以此连线全长的20％相隔，如下图所示。因此命名为10-20系统。

参考 我说：“扯蛋，你家的门还三保险呢，封石最少也有三块，三千世界，你懂吗。”

你好，不能用于计算平均数，因为这两个是属于定性，而不能量化。所以无法计算准确的平均数数值。

等级变量就是定序变量，是区别同一类别个案中等级次序的产量

态度是定序变量。根据查询相关公开信息，态度对比图是定序变量，它指的是将所有人对自己的态度，列出一个以图形展示为形状的对比，通过别人直观的方式，可以了解到哪个人的态度最好，哪个人的态度最差，从而做出自己最有利的判断。

您要问的是定序变量存在顺序吗？存在。定序变量是指具有内在顺序或等级的变量，因此定序变量存在顺序，顺序是指变量的值可以按照一定的规则进行排序和比较。

有序变量指的是那些有次序逻辑关系的变量，比如排名，第一第二第三，有先后顺序；等级，一级二级三级，有高低顺序；体积，大中小，有大小顺序。定序变量有大于或小于的逻辑关系，但是不能刻画大（小）多少。

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&gt;与&lt;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。

收入是定序变量。定序变量是变量的一种，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（=，≠）。例如收入可以分为高、中、低。注意事项：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。

正向关系。根据资料显示定序变量和统计图的关系是正向关系。定序变量的数值越大，统计图表现的越明显。定序变量是变量的一种,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。

一般定类数据和定序数据间的相关用二列相关或者列联相关，二列相关用于二分数据，列联相关不限于二分数据。二列相关可以直接用积差相关的操作来完成，其实一般的各种相关作为积差相关的特列，其实公式和积差相关的是等价的，也就是无论是定序还是二分变量与连续变量的相关，都可以用积差相关的操作做，结果一样的。列联相关的公式：如果是定类数据之间，可以用phi系数、四格相关等席皮尔曼相关系数为0.389**，代表这个相关系数是0.389，**代表该系数在0.01水平显著（*是0.05水平，***是0.001水平），sig是具体的显著性水平。

定序变量是对等级变量或顺序差别的一种测度，可以用的统计方法有很多，如非参数检验、回归分析等。

一般定类数据和定序数据间的相关用二列相关或者列联相关，二列相关用于二分数据，列联相关不限于二分数据。二列相关可以直接用积差相关的操作来完成，其实一般的各种相关作为积差相关的特列，其实公式和积差相关的是等价的，也就是无论是定序还是二分变量与连续变量的相关，都可以用积差相关的操作做，结果一样的。列联相关的公式：如果是定类数据之间，可以用phi系数、四格相关等席皮尔曼相关系数为0.389**，代表这个相关系数是0.389，**代表该系数在0.01水平显著（*是0.05水平，***是0.001水平），sig是具体的显著性水平。

是的，满意度是定序变量。满意度依次分为非常满意、比较满意、不满意、很不满意四类。解释下，定序变量吧。定序变量是 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。而定序变量中，变量的属性是平等，并没有高低之分。例如性别这个定类变量中，男、女是相互平等，并无高低、大小顺序之分。

帅哥,找本社会统计好好学习下吧,看您老经常问,兰大社会学统计,我深有感触,你是把定序变量做定类变量用的,郭的社会统计和SPSS还是有软件操作介绍吧,就是做一个虚拟变量,你说的很对,除参照变量之外,其余N-1变量全部放进去,不过如果是定序变量,应该还有方法,你那个不放入,没看明白,因为定序的主要是赋值问题,你除非能够保证它们每个值得距离是一样的

有序变量指的是那些有次序逻辑关系的变量，比如排名，第一第二第三，有先后顺序；等级，一级二级三级，有高低顺序；体积，大中小，有大小顺序。定序变量有大于或小于的逻辑关系，但是不能刻画大（小）多少。比如从1-8号8个白球任意取3个的方法，由于3个一起取出，比如你取出的是123号球，不存在123和321有区别，都是这三个，这就是组合，无序的。如果说一个一个拿，拿出来依次是3号，2号，4号，那么你拿出234和要求的324是不一样的，这就是排列，有序的。示例有序多分类变量是很常见的变量形式，通常在变量中有多个可能会出现的取值，各取值之间还存在等级关系。比如高血压分级（0=正常，1=正常高值，2=1级高血压，3=2级高血压，4=3级高血压）、尿蛋白水平（0=－，1=±，2=+，3=++，4=+++）等等。与无序多分类变量不同，有序多分类变量的各个选项直接呈现向一个方向递增或递减的关系。

是的。确定性变量是指受确定性因素影响的变量，也即影响变量值变化的因素是明确的，可解释的或可人为控制的，因而变量的变化方向和变动程度是可确定的。

sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是0.000，就是说小于0.001，那就是在0.1%的误差下认为两个变量相关。那个0.389则是相关系数，说明相关性强弱的。这个是弱相关。还可以啦。

定序变量适合用雷达图，原因如下可以。根据查询雷达图相关信息得知，定序变量可以用雷达图。1、雷达图主要适用于分类数据, 是定类数据, 如身体素质、品德才能、地区等 。2、雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。雷达图又称蜘蛛图或网络图，是一种二维图表类型，设计用于绘制多个定量变量的一个或多个数值系列。每个变量都有自己的轴，所有轴都连接在图形的中心。

定序变量与统计图的关系不是茎叶图条形统计图可以直观地表示出数据之间的大小关系，最符合定序变量的特点。

二维表观察,同时讲解定序变量间关系的测量是确定性关系。变量之间存在着一一对应的关系，即函数关系；另一类是不完全确定的关系，两个变量之间存在着相互依赖、相互影响的关系。

Eta系数是可以进行定类变量与定距变量的相关分析的。SPSS软件在分析----描述统计----交叉表，点击按钮“统计量”在出现的对话框里，选中Eta 前面的复选框即可输出。SPSS软件目前在此处还不输出显著性水平指标。

可以。根据查询雷达图相关信息得知，定序变量可以用雷达图。1、雷达图主要适用于分类数据, 是定类数据, 如身体素质、品德才能、地区等 。2、雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。雷达图又称蜘蛛图或网络图，是一种二维图表类型，设计用于绘制多个定量变量的一个或多个数值系列。每个变量都有自己的轴，所有轴都连接在图形的中心。

定类变量。定序变量是区别于同一类别个案中等级次序的变量。定类变量，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。定比变量是区别同一类别个案中等级次序及距离的变量

男性不是定序变量。根据查询相关公开信息显示男性属于定性数据，不是定序变量。定序变量是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。

加1个变量，用compute里面的if函数来转换。你这里4个值一共要转换4次。不过你这里比较好判断，也可以直接先排序，然后重新输数，反正也就是重新输4个数字，把相同的一起粘贴也很快。

不属于。温度不属于定类变量。温度这种变量属于定序变量。定序变量是变量的一种，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。

可以用雷达图。雷达图又称蜘蛛图或网络图，是一种二维图表类型，设计用于绘制多个定量变量的一个或多个数值系列，在定序中是不可或缺的一点。雷达图（RadarChart）又被叫做蜘蛛网图，适用于显示三个或更多的维度的变量。雷达图是以在同一点开始的轴上显示的三个或更多个变量的二维图表的形式来显示多元数据的方法，其中轴的相对位置和角度通常是无意义的。

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学历是定类变量。类数据即是分类的意思，可以计算百分比；定量数据是指数字可以对比大小，因而可以进行平均值计算。

一个概念可以对应四个变量。根据相关理论公开资料查询显示对应为即定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。

spss转换-重新编码为相同变量。。把4改为1,，3改为2，...。。不过弄好了还得在变量视图里面把值全部改过来，一样把很好改为4，较好改为3.。。就可以了。。。

不能用t检验，因为受教育程度也是一种定序变量，而不是等比变量。