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，快跟随调研工厂小编一起学习，数据分析不再难！
01
认识变量
数值变量
· 离散型变量
· 连续型变量
离散型变量：值只能用自然数或整数计算，数值间断，两个相邻数值之间没有其他数值，例如：人数。
连续型变量：在一定区间内可以取任意数值，数值连续不断，相邻两个数值之间取值是无穷尽的，例如：重量。
分类变量
· 有序分类变量
· 无序分类变量
有序分类变量：指存在等级或顺序的事物，例如：好、中、差。
无序分类变量：取值之间不存在任何顺序，仅仅是类别不同。无序分类变量又可分为二分类变量，即两个类别，例如：男、女，和多分类变量，即超过两个类别，例如：红色、蓝色、白色。
02
不同变量的对应分析方法
· 因变量离散，自变量离散
· 因变量离散，自变量连续
· 因变量连续，自变量离散
· 因变量连续，自变量连续
因变量离散，自变量离散 ：
对数线性回归方法
因变量离散，自变量连续 ：
判别分析方法
因变量连续，自变量离散 ：
有虚拟变量的回归分析方法
因变量连续，自变量连续 ：
多元回归分析方法
03
数据分析的流程
数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法，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和分析数据的类型。
调研工厂为大家总结的数据分析流程：研究目的→再看有没有因变量→因变量的数据类型→自变量的数据类型。
今天的调研知识分享，你学会了吗？
