在统计学中，变量是描述数据特征或属性的抽象概念。根据变量的性质和取值范围，可以将变量分为不同的类型。以下是一些常见的变量类型：
1. 分类变量（Categorical Variable）：分类变量表示类别或离散取值的变量。它的取值通常是有限且固定的，不能表示为数值。例如，性别、国籍、血型等。
2. 顺序变量（Ordinal Variable）：顺序变量表示有序类别或等级的变量。它的取值之间存在某种逻辑关系，但无法确定具体数值。例如，教育程度、满意度评分等。
3. 数值变量（Numerical Variable）：数值变量表示数量或连续取值的变量。它的取值可以是任意实数，可以进行数学运算。例如，年龄、身高、收入等。
4. 离散变量（Discrete Variable）：离散变量表示离散取值的变量。它的取值是有限的且固定的，通常只能取整数。例如，人数、商品数量等。
5. 连续变量（Continuous Variable）：连续变量表示连续取值的变量。它的取值可以是任意实数，没有固定间隔。例如，温度、体重等。
6. 二元变量（Binary Variable）：二元变量只有两个取值的变量，通常表示两种互斥的状态或条件。例如，是否已婚、是否通过考试等。
7. 时间序列变量（Time Series Variable）：时间序列变量是按照时间顺序排列的观测值。它的取值是随时间变化的连续数值。例如，每日销售额、每月气温等。
8. 多维变量（Multivariate Variable）：多维变量包含多个属性或特征的变量。它可以是一个向量或矩阵，每个维度代表一个独立的变量。例如，人的身高、体重、年龄等。
这些变量类型在统计分析和数据处理中起着重要的作用，不同类型的变量需要采用不同的统计方法和分析技术进行处理和解释。
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