分類變量
分類變量或稱類別變量是統計學中的有限多個取值的變量，其每個值對應於定性屬性的特定分組（group）或定類類別。[1]在計算機科學或一些數學分支中，分類變量對應於列舉法或枚舉類型。通常，分類變量的每個值成為一個level。其概率分布稱為分類分布。
分類數據（Categorical data）是一種統計數據類型，由分類變量及其數據組成。具體說，分類數據可從定性數據計數匯總或生成列聯表，或從定量數據按照給定的間隔分組得到。
分類變量如果只可能有兩個取值，被稱為二值變量（binary variable或dichotomous variable），如伯努利變量。分類變量如果取多於2個值，成為多值變量（polytomous variables）。
分類變量的例子
編輯表示法
編輯為使統計處理簡便，分類變量可以賦以數值索引值，如從1到K，對於K值分類變量。這種表示可以用於相等比較、作為集合的元素做集合運算。
可能值的數量
編輯分類的隨機變量用統計學的分類分布，允許任意K值分類變量用每個值的單獨的概率來表示（即K值的離散概率分布）。這種多值分類變量常用多項分布來分析。分類結果的回歸分析是通過多項邏輯回歸、multinomial probit或相關的discrete choice模型。
分類變量也可以只有兩種可能結果，稱為二值變量或伯努利變量。由於重要性，這種情形常被視作獨立分布（伯努利分布）、獨立的回歸模型（邏輯回歸、probit regression等）。反之，分類變量常被用於指大於等於3種結果，或稱「多值變量」（multi-way variable）。
參考文獻
編輯- ^ Yates, Daniel S.; Moore, David S; Starnes, Daren S. The Practice of Statistics 2nd. New York: Freeman. 2003 [2014-09-28]. ISBN 978-0-7167-4773-4. （原始內容存檔於2005-02-09）.
拓展閱讀
編輯- Andersen, Erling B. 1980. Discrete Statistical Models with Social Science Applications. North Holland, 1980.
- Bishop, Y. M. M.; Fienberg, S. E.; Holland, P. W. Discrete Multivariate Analysis: Theory and Practice
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- Lauritzen, Steffen L. Lectures on Contingency Tables (PDF) updated electronic version of the (University of Aalborg) 3rd (1989). 2002 [1979] [2020-11-20]. （原始內容存檔 (PDF)於2020-04-30）.
- NIST/SEMATEK (2008) Handbook of Statistical Methods （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
