变量有哪些

在临床科学实践中，统计学作为一门方法学，贯穿于整个临床研究的过程，从研究设计、数据收集和整理、数据分析，结果的展示和解释，直至最后论文的发表，都需要统计学知识的支持。在进行资料的统计分析之前，必须辨别清楚研究变量的类型，然后根据研究目的和变量类型选择适当的统计分析方法。本期我们将从变量的基本概念、变量的类型、数据类型的转换等方面进行介绍。下期我们将以非常简明的方式介绍不同类型变量统计分析方法的选择，敬请关注。临床数据的收集以字段或者变量记录于数据库中，此处所提临床数据类型，实际上说的是变量的类型。变量可根据其特征进行分类，分类方法也较多，例如从因果关系角度而分为自变量和因变量，按数学特征而有随机变量之名。了解变量的基本概念和类别很重要，因为不同类别变量应采用不同的统计方法进行分析。1基本概念具体临床观察项目与数据库中的变量名、标注等举例如表1所示。表一注：表1来自刘建平主编的《循证中医药临床研究方法》2变量的类型我们参考相关统计学知识对资料类型的相关知识点进行了整理，根据研究需要将资料分为定量资料、定性资料两大类，等级资料作为半定量资料也对此进行了补充说明。资料的具体类型如下图所示。2.1 定量资料（quantitative data ）又称为计量资料（measurement data）或数值变量（numerical variable）。为观测每个单位某个指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。根据其观测取值是否连续又可分为连续型或离散型两类。2.2 定性资料（qualitative data ）又称计数资料（enumeration data）或无序分类变量，亦称名义变量（nominal variable）资料，为将观察单位按照某种属性或者类别分别计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴性阳性，家族史的有无等，分为两种情况：2.3 等级资料：等级资料（ranked data）又称为半定量资料（Semi-quantitative data），或有序分类变量（Ordinal categorical variable）资料。为将观察单位按照某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料，其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。如观察用某药治疗某病患者的疗效，以每名患者为观察单位，结果可分为治愈、显效、好转、无效四级等。3数据类型的转换在资料分析时，不同类型变量的数据可以根据分析需要进行转换。通常变量数据转换采用包含信息量从高到低的方式进行。根据研究需要可以将定量变量转化为定性变量。但是，由定性变量无法再转换为原来的定量变量，因此在搜集数据阶段应尽可能搜集定量数据，定量数据所包含的信息比定性数据更丰富。

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这要看是什么模型、什么理论流派的主张了。经济模型中的变量其实是“被假设”的。 比如国民收入方程式Y=C+I+G+X-M，凯恩斯假设消费C和进口M是内生变量，即与收入Y有关，其他变量（消费I、政府支出G、出口X）是外生变量。并认为是外生变量I、G和X在一起共同决定了Y。 比如现金－存款比率，理论上一般假设是常数，也就是外生变量。 比如货币流通速度V。在费雪方程式中，费雪假设货币流通速度是外生变量，是不变的，而剑桥学派却认为货币流通速度可变，决定货币流通速度的函数不变。凯恩斯也认为货币流通速度可变。

内生变量是指在经济模型中，由给定的经济模型本身决定的变量。外生变量是指在经济模型中，给定的经济模型本身无法决定而由这个模型以外的因素决定的变量。它是模型据以建立的外部条件。内生变量可以在模型内得到说明，外生变量决定内生变量，外生变量不能在模型内部得到说明。

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分类变量与数值变量的区别数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。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，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。什么是分类变量分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造业”等。什么是数值型变量数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。

属性变量喝和数值变量：变量有两种类型：属性变量和用户自己建立的变量。C语言中，变量分为全局变量和局部变量；也可以这样分：自动变量，静态变量。前者是按变量作用范围来分的，而后者是按变量存储方式来分的。在C语言中，如果按存储占用空间来分，包括：整型变量（代码为int)，整型变量包括长整型变量（代码为longint）以及短整型变量（代码为shortint)，字符型变量（代码为char)，浮点型变量(代码float)等。当然还有数组，结构体变量等。但新手需要注意的是，每一种变量类型最终都对应的格式字符。如：%d。C语言还有一个重要变量：指针变量，它存放的值是一个内存地址。C语言中变量名是有大小写之分的，如SUN与sun就是两个不同的变量名。另一点，声明变量时，可以不用声明就直接赋值来决定变量类型的语言，这类语言变量的声明通常被称为弱类型，而如(c++等)必须先声明,后使用,而且声明时必须确定变量类型,这种就是严格的数据类型。

自变量：由实验者选择，用来引起被试者心理或行为变化的条件（刺激变量）叫自变量。 自变量一词来自数学。在数学y=f（x），在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。 自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。

学习、知觉、动机和决策。独立变量，即一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变。个体层面上的控制变量包括受教育水平、年龄、年龄的平方、性别、民族、是否为党员、宗教信仰、婚姻状况、健康状况和社会地位。家庭层面上的控制变量包括家庭总收入和财富水平。

变量题是：根据《人口学概论》可知：1、人口统计及资料搜集方法，包括人口普查、人口经常性统计、人口抽样调查和典型调查，以及其他搜集人口统计资料的方法；2、人口统计资料的汇总与整理，人口统计学规定汇总、整理的原则和方法，对人口统计资料确定按性质和数量关系建立分类和分组体系；3、人口统计分析内容极为广泛，从分析方法上讲，有综合指标法、平均数法、相对数法、方差分析法、相关与回归分析法、图表法等。

性别、年级、是否独生、是否为留守儿童及父母打工类型。留守儿童生活事件的人口统计学变量差异分析，分别以性别、年纪、是否独生及年级为自变量，进行留守儿童生活事件的差异分析。研究发现不同性别留守儿童在心理弹性、社会支持总量表方面存在显著性差异，在支持利用度方面存在着非常显著的差异。在这三方面，女生的得分都显著高于男生。

1.在实际问题中。关键：因变量随自变量变化而变化。其次，研究的目的及方便于问题的研究。以矩形面积问题为例。从理论上讲，长a，宽b，面积S都有资格当因变量或自变量。它们有众所周知的关系式S＝ab如果我们把长a固定（不变，是常数），研究宽b的变化引起面积S如何变化，则把面积S看成宽b的函数。这时，面积S是因变量，b是自变量。按习惯用y表示因变量，x表示自变量。记为S＝ax或y＝ax也可记为S(x)=ax.同理S＝bx或y＝bx如果我们把长a固定（不变，是常数），研究面积S的变化引起宽b如何变化，则把宽b看成面积S的函数。这时，b是因变量，S是自变量。关系式b＝a/S。记为y=a/x不过，注意：在函数的应用题中，命题者一般会告诉你谁是谁的函数。2.在解析式中。如果含有x，y。一般认为y是x的函数。但是有两种极其少见的情况例外：其一，有特别约定。其二，不构成“y是x的函数”。就是不满足函数的定义

1、生产效率：企业在转型升级后，通过引进新技术和改进生产流程，提高生产效率，从而实现更高的产出和收益。2、经济效益：企业转型升级后，通过提高产品品质、拓展市场份额等方式，实现经济效益的提升，为企业带来更高的盈利。3、技术创新能力：企业转型升级后，能够积极引进和应用新技术，提升自身的技术创新能力，从而更好地适应市场需求和竞争环境。

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。

自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。扩展资料：自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。他们是对“对象将做什么”的反应。这个词也用于将观察对象按照对象原有的属性分到各“实验组”中，而不是操纵自变量的研究中。如在比较男女性白细胞数的实验中，性别被称为了自变量，而白细胞数则为因变量。参考资料来源：百度百科——自变量百度百科——因变量

问题一：什么是变量 举例说明离散变量和连续变量 变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量） 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数搐法取得. 反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,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.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得. 问题二：什么是连续性变量？ 变量值之间可以无限分割 可以有小数 变量值大小与时间长短成正比 问题三：统计学离散型变量和连续型变量有什么区别？ 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得. 反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,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.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得. 如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量， 比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量， x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。 问题四：请问什么是类别变量，什么是连续变量？希望能解释一下顺便举几个例子 类别变量是离散的变量。比如有关于天气的变量：晴，阴，雨。只能是其中单独一个，不存在介于两种之间的，即不能又晴又雨。 连续的变量是指取值可以是连续的变量。比如身高，体重等。可以在某个区间内取任意值都可以。 问题五：统计学离散型变量和连续型变量有什么区别 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得. 反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,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.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得. 如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量， 比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量， x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。 问题六：什么是连续性变量？ 变量值之间可以无限分割 可以有小数 变量值大小与时间长短成正比 问题七：什么是离散变量和连续变量 顾名思义就变量就是会变化的量啊。可能是随时间或者空间或者其他因素而改变。离散变量就是说变量是离散的，一个一个的，比如某教室中人的个数，只能是整数啊，可能是1,5,2,...而不同时间可能教室的人数不一样，所以是变量啊。连续的变量，比如温度。 问题八：多选 下列属于连续型变量的有（） B,E 答案上是这样写的，我这刚好有这道题

变量的属性有： 变量名、变量的类型、变量的作用域、变量的取值范围

变量就是存值的一个空间，变量需要声明。变量是储存值的地方。 程序中有三种变量： 全局变量、局部变量和表的域。单个名字可以指代一个全局变量也可以指代一个局部变量 （或者是一个函数的形参，这是一种特殊形式的局部变量）。名字指 程序中定义的标识符。所有没有显式声明为局部变量 的变量名都被当做全局变量。 局部变量有其 作用范围 ： 局部变量可以被定义在它作用范围中的函数自由使用。在变量的首次赋值之前，变量的值均为 nil。方括号被用来对表作索引：对全局变量以及表的域之访问的含义可以通过元表来改变。 以索引方式访问一个变量 t[i] 等价于 调用 gettable_event(t,i)。 ，有一份完整的关于 gettable_event 函数的说明。 这个函数并没有在 lua 中定义出来，也不能在 lua 中调用。这里我们把提到它只是方便说明问题。）var.Name 这种语法只是一个语法糖，用来表示 var["Name"]：对全局变量 x 的操作等价于操作 _ENV.x。 由于代码块编译的方式， _ENV 永远也不可能是一个全局名字个名字可以指代一个全局变量也可以指代一个局部变量 （或者是一个函数的形参，这是一种特殊形式的局部变量）。名字指 程序中定义的标识符。所有没有显式声明为局部变量 的变量名都被当做全局变量。 局部变量有其 作用范围 ： 局部变量可以被定义在它作用范围中的函数自由使用。变量就是存值的一个空间，变量需要声明。变量是储存值的地方。 程序中有三种变量： 全局变量、局部变量和表的域。单个名字可以指代一个全局变量也可以指代一个局部变量 （或者是一个函数的形参，这是一种特殊形式的局部变量）。名字指 程序中定义的标识符。所有没有显式声明为局部变量 的变量名都被当做全局变量。 局部变量有其 作用范围 ： 局部变量可以被定义在它作用范围中的函数自由使用。在变量的首次赋值之前，变量的值均为 nil。方括号被用来对表作索引：对全局变量以及表的域之访问的含义可以通过元表来改变。 以索引方式访问一个变量 t[i] 等价于 调用 gettable_event(t,i)。 ，有一份完整的关于 gettable_event 函数的说明。 这个函数并没有在 lua 中定义出来，也不能在 lua 中调用。这里我们把提到它只是方便说明问题。）var.Name 这种语法只是一个语法糖，用来表示 var["Name"]：对全局变量 x 的操作等价于操作 _ENV.x。 由于代码块编译的方式， _ENV 永远也不可能是一个全局名字个名字可以指代一个全局变量也可以指代一个局部变量 （或者是一个函数的形参，这是一种特殊形式的局部变量）。名字指 程序中定义的标识符。所有没有显式声明为局部变量 的变量名都被当做全局变量。 局部变量有其 作用范围 ： 局部变量可以被定义在它作用范围中的函数自由使用。