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。大部分分类变量也就是描述变量。
变量类型不是一成不变的,根据研究目的的需要,各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量(g/L)原属数值变量,若按血红蛋白正常与偏低分为两类时,可按二项分类资料分析;
若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时,可按等级资料分析(资料是根据临床数据得出)。有时亦可将分类资料数量化,如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示,则可按数值变量资料(定量资料)分析。
扩展资料:
无序分类变量(unordered categorical variable)是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。,它又可分为:
①二项分类,如性别(男、女),药物反应(阴性和阳性)等;
②多项分类,如血型(O、A、B、AB),职业(工、农、商、学、兵)等。对于无序分类变量的分析,应先按类别分组,清点各组的观察单位数,编制分类变量的频数表,所得资料为无序分类资料,亦称计数资料。
有序分类变量(ordinal categorical variable)各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按-、±、+、++、+++分类;疗效按治愈、显效、好转、无效分类。
对于有序分类变量,应先按等级顺序分组,清点各组的观察单位个数,编制有序变量(各等级)的频数表,所得资料称为等级资料。
参考资料:百度百科-分类变量
控制变量在论文中的使用越来越广泛, 控制变量指除了自变量以外会影响实验结果即因变量的变量,也称之为指可能干扰模型的项。虽然这些变量并不是实验中的研究变量,也被看作是实验中的无关变量。这类变量应该加以控制,以保证因变量结果的无偏性, 如果不加以控制,也会造成因变量的变化,即自变量和一些未加控制的因素共同造成了因变量的变化。No.2 哪些是控制变量
在SEM建模过程中经常会将一些变量当作控制变量,比如个体特征:性别、年龄、学历、收入、婚姻状况、是否独生子女等以及企业特征:比如企业规模、员工数量、企业类型以及其他一些已知的预测变量或解释变量。
No.3 如何操作
之前在
八问八答之MPLUS篇
中已经提过MPLUS中控制变量怎么写,但是还是有很多同学问我,控制变量到底怎么加啊?本篇就来详细的给大家说一说在MPLUS中控制变量到底怎么写。
需要注意的是:
1.如果控制变量是分类变量,需要设置虚拟变量后加入模型,如性别(男性编码为0,女性编码为1),或者进行多群组分析,多群组分析即将控制变量作为调节变量分析,需要用多群组分析的时采用,其他情况下不建议采用,多群组分析可参见
赶紧收藏!调节变量为类别变量在mplus中这样分析~
2.如果控制变量是连续性变量,如,工作安全感,可以在SEM中直接作为控制变量;
No.4 MPLUS代码
数据:性别作为控制变量已虚拟编码
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