问卷数据中变量类型的划分

在问卷数据和统计分析中，变量的常见分类方式:

### 1. **社会调查领域的变量分类**  
在社会调查和社会科学研究中，变量通常根据其测量尺度被划分为以下四种类型：

- **定类变量 (Nominal Variables)**  
  - **描述**: 变量仅表示类别或名称，没有内在的顺序或等级。
  - **例子**: 性别（男/女），血型（A型/B型/AB型/O型）。
  
- **定序变量 (Ordinal Variables)**  
  - **描述**: 变量不仅表示类别，而且类别之间存在某种顺序，但不同类别之间的差距无法量化。
  - **例子**: 教育水平（小学/中学/大学），满意度（非常不满意/不满意/一般/满意/非常满意）。

- **定距变量 (Interval Variables)**  
  - **描述**: 变量不仅有顺序，而且相邻类别之间的差距是相等的，但没有真实的零点（零点不表示“没有”）。
  - **例子**: 温度（摄氏温度），智商（IQ得分）。
  
- **定比变量 (Ratio Variables)**  
  - **描述**: 变量具有定距变量的所有特性，并且具有真实的零点（零点表示“没有”），因此可以进行加、减、乘、除运算。
  - **例子**: 收入，年龄，身高。

### 2. **统计学领域的变量分类**
在统计学中，变量通常根据其数据类型或测量级别被更简单地划分为以下两类：

- **数值变量 (Numerical Variables)**  
  - **描述**: 变量表示数量，数据以数值形式存在，可以进行算术运算。数值变量通常进一步分为**离散型 (Discrete)** 和**连续型 (Continuous)**。
  - **离散型**: 变量只能取有限的或可数的数值（通常是整数）。
    - **例子**: 家庭成员数量，企业员工人数。
  - **连续型**: 变量可以取任何数值（在一个范围内），包括小数。
    - **例子**: 身高，体重。

- **分类变量 (Categorical Variables)**  
  - **描述**: 变量表示类别或组别，数据以类别标签形式存在。分类变量通常进一步分为**名义型 (Nominal)** 和**有序型 (Ordinal)**。
  - **名义型**: 仅表示类别，没有内在顺序。
    - **例子**: 眼睛颜色，婚姻状态。
  - **有序型**: 类别之间存在顺序关系。
    - **例子**: 痛苦等级（轻微/中等/严重），教育水平。

## 两种分类的对应关系

虽然社会调查领域的分类方式更为精细，但它们在统计学领域可以大致映射为数值变量和分类变量：

定类变量 和 定序变量 通常映射为 **分类变量**。定类变量属于名义型分类变量，定序变量属于有序型分类变量。
定距变量 和 定比变量 通常映射为 **数值变量**。

### 李克特量表的量表数据

李克特量表的数据属于**有序型分类变量**（Ordinal Categorical Variable），因为这些类别之间有明确的顺序关系（“非常不同意” < “不同意” < “中立” < “同意” < “非常同意”）。

> 心理学相关研究中，就是把李克特量表的数据当连续的，也会用皮尔逊相关分析变量之间的关系。

> 李克特量表的总分通常被视为连续型变量。

> 一般来说，Likert量表选项个数大于5可以视为连续数据，小于或等于5视为有序的类别数据。

> 一个连续变量一个分类变量应该用 斯皮尔曼分析相关性

2024-08-26 10:57 by admin 62 0

问卷数据中变量类型的划分

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