本文主要针对分类变量有什么统计分析方法，分类变量与连续变量区别在哪和多分类变量和二分类变量的区别等几个问题进行详细讲解，大家可以通过阅读这篇文章对分类变量有什么统计分析...
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分类变量有什么统计分析方法，分类变量与连续变量区别在哪
本文主要针对分类变量有什么统计分析方法，分类变量与连续变量区别在哪和多分类变量和二分类变量的区别等几个问题进行详细讲解，大家可以通过阅读这篇文章对分类变量有什么统计分析方法有一个初步认识，对于今年数据还未公布且时效性较强或政策频繁变动的内容，也可以通过阅览本文做一个参考了解，希望本篇文章能对你有所帮助。
分类变量有哪些统计分析方式？
一般在回归分析的时候，假设是二分类变量可以直接当做连续性变量进行回归，而多分类时，还需设置哑变量，马上就要每个类别转换成0,1的编码来表示，因为这个原因这里我们求有关系数时，也可采取类似的设置哑变量，只不过是有哪些类别就设置哪些哑变量，这也基本上等同于将多分类变量变成了多个0、1编码的二分类变量，然后再直接使用有关分析，选择全部的哑变量和连续性因变量进行普通的pearson有关，完全就能够得出每个分类与因变量的有关系数了。
)小样本数据：用二项分布进行确切可能性法检验;
(2)大样本数据：用U检验;
2)多分类数据：用Pearson检验(又称拟合优度检验)。
2. 四格表(2×2表)数据
1)完全随机设计的四格表数据的分析
(1)当样本量n40，还4个格子理论数均大于5时，则用Pearson 检验;
(2)当样本量n40，还4个格子理论数均大于1且至少存在一个格子的理论数5时，则用校正检验或用Fisher’s精确可能性法检验;
(3)当样本量n£40或存在任一格子理论数1，则用精确可能性法检验;
2)配对设计的四格表数据的分析
(1)b+c≥40，则用McNemar配对检验;
(2)b+c40，则用二项分布确切可能性法检验;
3. 2×C表或R×2表数据的统计分析
1)列变量为效应指标，还为有序多分类变量，行变量为分组变量，则可以采取行平均成绩差(Row Mean Scores Differ)的CMH 或成组的Wilcoxon秩和检验;
2)列变量为效应指标还为二分类，行变量为有序多分类变量，则可采取普通的Pearson 检验比较各组当中有无差别，假设总结历次经验来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是不是任意两组当中的差别都拥有统计学意义。
3)行变量和列变量都是无序分类变量：
(1)当样本量n40，还理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验;
(2)当样本量n£40，或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切可能性法检验;
4. R×C表数据的统计分析
1)完全随机设计的R×C表数据的统计分析
(1)列变量为效应指标，还为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH 或Kruskal Wallis的秩和检验;
(2)列变量为效应指标，还为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，则采取普通的Pearson 检验比较各组当中有无差别，假设总结历次经验来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是不是任意两组当中的差别都拥有统计学意义;
(3)列变量和行变量都是有序多分类变量，可以作Spearman有关分析或者非零有关(none zero correlation)的CMH ;
分类变量与连续变量区别？
1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。
2，变量按变量值是不是连续可分为连续变量与离散变量两种。
二分类变量：
1，二分类变量即为那些结局唯有两种概率的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，大多数情况下将出现事件的人员数量除以样本量总数得到的事件出现率作为结局考察。
2，常见的二分类变量涵盖：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。
3，二分类变量也可涵盖有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的这当中一种（如疾病严重程度），或者为积累的成绩
分类变量对数值变量怎么分析？
（一）数值变量 X 1 X_1X
1
二分类变量X 2 X_2X
2
：t tt 检验等
Point-biserial 有关性分析
Point-biserial有关是Pearson有关的一种特殊形式，适用于分析二分类变量和连续变量当中的有关性
t tt 检验 ：
基本上等同于检验不一样X 2 X_2X
2
对应的X 1 X_1X
1
是不是有差异，有显著差异则有关，无显著差异则没办法说明其有关（运用假设检验的原因不可以直接说不有关）。注意这里的 p 值代表检验结果显著程度，与有关程度无直接关系。
（二）数值变量 X 1 X_1X
1
多分类变量X 2 X_2X
2
：单因素方差分析等
ANOVA：
跟 t 检验一个原理，就是分类变量的类别超越2类后也适用。p 值小于显著水平则两变量具有一定的有关性，若 p 值大于显著性水平则没办法证明两变量具有有关性（运用假设检验的原因不可以直接说不有关），同样 p 值代表检验结果显著程度，与有关程度无直接关系。
分类变量如何转换为连续变量？
一般在回归分析的时候，假设是二分类变量可以直接当做连续性变量进行回归，而多分类时，还需设置哑变量，马上就要每个类别转换成0,1的编码来表示，
因为这个原因这里我们求有关系数时，也可采取类似的设置哑变量，
只不过是有哪些类别就设置哪些哑变量，这也基本上等同于将多分类变量变成了多个0、1编码的二分类变量，然后再直接使用有关分析，
选择全部的哑变量和连续性因变量进行普通的pearson有关，完全就能够得出每个分类与因变量的有关系数了。
肯定是不可以进行转化的。
连续性的变量可以转化为分类变量，因为这是从高级到低级的数据转化，提供的信息会减少，但是，从分类变量转换成连续型变量是低级到高级的数据转化，不可以进行。
spss中的多元logistic回归中的协变量是什么意思？
spss中的多元logistic回归中的协变量定义：
在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。
协变量是指那些人为超级难控制的变量，一般在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。
因子是分组的意思。logit回归就是将自变量拉入协变量里的。 logistic回归的因变量可以是二分类的，也可是多分类的，但是，二分类的更为经常会用到，也更容易解释，多类可以使用softmax方式进行一定程度的处理。
实质上中最为经常会用到的就是二分类的logistic回归。 出现可能性除以没有出现可能性再取对数。就是这个不太麻烦的变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系。
最终原因是出现和未出现的可能性成为了比值 ，这个比值就是一个缓冲，将取值范围扩大，再进行对数变换，整个因变量改变。
不仅是这样，这样的变换时常让因变量和自变量当中呈线性关系，这是按照非常多实践而总结。故此Logistic回归从根源处上处理因变量要不是连续变量咋办，应该如何处理的问题。
还有，Logistic应用广泛的原因是不少现实问题跟它的模型吻合。比如一件事情是不是出现跟其他数值型自变量的关系。
什么是分类变量？
分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大多数分类变量其实就是常说的描述变量。
变量类型不是千篇一律的，按照研究目标的需，各种变量当中可以进行转化。比如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可以按照二项分类资料分析；
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