中级经济师定性变量是什么

定性变量和定量变量的区别如下：

定性变量在社会科学、人文科学等领域的应用较为广泛。例如，研究某一群体的性别比例、学历分布等可以帮助我们了解这个群体的基本特征。而在市场营销中，对客户进行分类也是基于对各类定性变量的分析。

定量变量则在自然科学、工程学等领域的应用更为普遍。例如，研究某个化学反应的速度常数、材料力学性能的应力-应变曲线等，都需要进行定量的测量和分析。

定性变量，也称为分类变量，是指具有有限数量值的变量，其取值通常是对事物的描述或分类。它们可以是名义的或序数的，例如性别（男、女）、学历（小学、中学、大学等）。

与之相比，定量变量则具有连续的数值范围，其取值可以表示数量或某种程度的数量。它们可以是定比的或定量的，例如身高、体重、年龄等。

注意事项

在使用定性变量和定量变量时，有一些问题需要注意。首先，对于定性变量，需要注意其名义性和序数性等特征，避免简单的数值化和平行化。其次，对于定量变量，需要注意其准确性和可靠性，避免测量误差和数据污染。此外，在数据分析中，还需要注意变量的类型和性质的适应性，避免对不合适的变量进行不恰当的分析方法。

总结：定性变量和定量变量的区别在于其表现形式、理论基础和应用领域。在数据处理和分析中，我们需要根据具体的情况选择合适的变量类型和分析方法，以保证结果的准确性和可靠性。

定性变量(数据)与定量变量(数据)(一)定性变量：反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量定性变量的特点：它只能反映现象的属性特点，而不能说明具体量的大小和差异。定性变量的分类：分类变量与顺序变量分类变量：没有量的特征，只有分类特征。这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。分类变量的观测结果就是分类数据。说明事物类别的一个名称。如“性别”就是一个分类变量。分类变量没有数值特征，所以不能对其数据进行数学运算。顺序变量：如果类别具有一定的顺序，如，“教育类别”，这样的变量称为顺序变量，相应的观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称，这类变量的具体表现就是顺序数据。(二)数值(定量)变量：反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量，定量变量的观察结果成为定量数据。是说明事物数字特征的一个名称。

可以分为：有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等；名义变量，这种变量既无等级关系，也无数量关系，如天气(阴、晴)、性别(男、女)、职业(工人、农民、教师、干部)和产品的型号等。

定量变量，也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。定性变量，是指并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。

变量来源

变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。

在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。