定类变量

　　定类变量（nominal）主要描述属性，是用于区分同一事物不同属性的变量，比如品牌、性质、种类等。如果统计研究中所涉及到的两变量包含的是属性等定性资料（性别、宗教信仰、种族等），那则符合定类变量的使用条件。

　　定类变量是有关属性的变量，无法知道其距离数值，仅能判断其是或否，所以它处于最低级。在统计分析过程中，当我们得知某一定类变量时，往往只能用它来猜测另一变量值。

　　1、定类变量与定序变量特点不同，导致测量尺度也存在差异

　　从定义的角度上来看，定类变量是描述属性特征的变量，如性别、种类等。我们在统计分析时只能由定类变量来猜测另一变量，判断是或不是。相比之下，处于中级的定序变量则是描述事物大小等具体数值的变量。它在统计分析过程中，虽然无法进行精准的运算，但是却能够比较变量间的程度，进行排序。

　　同时，在统计分析时不同的变量需要使用不同的测量尺度。这两种变量具有不同的特点决定其测量时运用的测量尺度也有所不同定类变量需要用定类尺度进行测量，而定序变量则需要用定序尺度进行测量。

　　2、定序变量可以降级为定类变量，反之却不成立

　　不仅如此，从数据性质的角度上来看，高层次尺度都具有低层次尺度的一切特征，反之则不然。因为高层次的变量大多能够获得更多、更准确的信息，而且调查和分析工作量普遍高于低层次变量，高层次变量向低层次变量无疑是降低了研究难度，所以其成立。定类变量描述属性，处于最低级；定序变量描述事物大小、多少并能够进行比较，处于中级，所以定序变量可以转化为定类变量，而定类变量却不可以转化为定序变量。

　　综上，定类变量和定序变量虽同属变量，却相互区别。定类变量是描述属性的变量，而定序变量描述事物大小、多少等并且能够进行等级排序。同时，位于高层次的定序变量可以通过转化变为定类变量。

　　在定量研究过程中，区分变量是为了使研究内容或调查指标更有效地被观测，同时也是为了将数字和符号分配于研究对象的特征（即研究变量）之上，从而使得社会现象数量化、类型化。所以，区分变量类型能够帮助我们进行研究和探索，从而更好地比较研究对象的各种差异，对差异进行等级或数量上的区分。