量的変数は、離散的または連続的変数として分類することができる。
カテゴリ変数カテゴリ変数には、有限数のカテゴリまたは異なるグループが含まれます。 カテゴリデータには論理的な順序がない場合があります。 たとえば、カテゴリ予測変数には、性別、品目タイプ、および支払方法が含まれます。 離散変数離散変数は、任意の二つの値の間に数えられる数の値を持つ数値変数です。, 離散変数は常に数値です。 たとえば、顧客からの苦情の数または欠陥または欠陥の数。 連続変数連続変数は、任意の二つの値の間に無限の数の値を持つ数値変数です。 連続変数には、数値または日付/時刻を指定できます。 たとえば、部品の長さや支払いが受け取られた日付と時刻などです。 離散変数があり、それを回帰モデルまたはANOVAモデルに含める場合は、それを連続予測子（共変量）またはカテゴリカル予測子（因子）として扱うかどうかを決, 離散変数に多くのレベルがある場合は、それを連続変数として扱うのが最善かもしれません。 予測子を連続変数として扱うことは、単純な線形関数または多項式関数が応答と予測子の間の関係を適切に記述できることを意味します。 予測子をカテゴリ変数として扱う場合、予測子レベルの順序に関係なく、個別の応答値が変数の各レベルに適合されます。 あなたの状況に最適なものを決定するために、分析の目的に加えて、この情報を使用してください。
