有序分类数据举例,哪些数据属于有序数据

有序分类数据举例,哪些数据属于有序数据

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、为了便于统计处理，对于分类数据可以用数字代码来表示各个类别，比如：用1表示“男性”，0表示“女性”；用1表示“医药企业”，2表示“家电企业”，3表示“纺织品企

一、有序分类资料的统计分析原理探讨在前言中说到，数据可以分为定性资料和定量资料两种形式，而定量资料中又可以分为有序分类资料和无序分类资料两种形式，而从微观的角度则对于有序数据的资料，采用经典的Meta分析方法较难处理，在实际中我们会遇到有序分类的数据，例如疗效(无效、有效、显效、痊愈)。根据Cochrane手册，有序分类数据的处理方法有两个：一

∩﹏∩ 1,用卡方检验比较有序分类资料：这是最常见的错误。应该采用秩和检验，或对数据进行加权后再用卡方检验。2,两两比较方法不当或未调整检验水平(α):当采用秩和检验后结果认为各总体分1.2 顺序数据顺序数据可以看做可排序的分类数据，比如：一等奖、二等奖这种，所以顺序数据也是可以计算频数和众数的，计算方法与上文相同集中趋势：频数、众数、中位数、四分位数中位

这种有序分类的数据，不仅体现了人类对世界的认知与掌控，更是一种智慧的体现。有序分类数据，是一种理性的表达，也是一种感性的呈现。理性的表达，体现在数据的精确与严谨，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。②有序分类变量是指各类别之间有

(^人^) 名义数据是指数据集中的每个值都是平等的，没有固定的顺序或等级，仅仅是一种分类。例如：血型、性别、国籍等。有序数据是指数据集中的每个值都有一个明确的顺序或此处我们规定1 = low probability,2 = medium probability。由此可见，有序分类变量的不同分类水平差异是体现在回归方程的截距(intercept)上！而自变量的系数值