变量之间到底是单项转化还是

我们知道，观察单位的某项特征就是变量，变量根据自身的属性又分为数值变量、等级变量和分类变量，众多统计书上说变量之间是可以转化的，但到底是单向转化，还是双向转化呢?目前存在两个观点，一是只能单向，另一就是可以双向转化。今天我们来看看到底是如何转化的！

高级向低级转

单向转化的观点是，变量只能从高级别变量向低级别变量转化，变量级别由高到低依次为数值变量-等级变量-分类变量。依次单向转化的观点就是只能从数值转化为等级，等级转化为分类，或者数值直接转化为分类。

如某人收缩压直接测定值为mmHg，是数值变量；但按照高血压分级的定义，该人是三级高血压，此时等级变量为（三级高血压、二级高血压和一次高血压）；如果按照需呀是否正常，又可以分为正常与不正常，此时就是分类了。

因此，变量从高级向低级转化是没问题的。争议之处是从低级望高级转化。

低级向高级转

比如有个人，知道血压不正常，您是如何知道其是高血压还是低血压，如何知道其具体的血压值呢？貌似这是不可能的，确实按照这个思路是条死路。

但有人说，我们在构建模型的时候，比如将性别带入模型（定义男=1，女=2），那么此时不就是将分类变量转换为数值变量，有低级变为高级了吗？

还比如把高级职称、中级职称和初级职称，定义为1、2、3，不也是同样的道理吗？

貌似这种说法也没有问题，但有一点。此种变换只是为了适应构建模型的需要，变量本身并没有变成高级别。比如说数值变量是有单位的，上述代换的数值是没有单位的，并且也不能支持数学换算。比如男=1，女=2，此时1+2并不等于3。

松哥统计说

变量有三种，级别分高低，高者可变低，此乃真变换，变量属性特征同时变换；低级变高级，实乃伪变换，仅为适应模型构建！

但这种伪变换确实有非常大的价值，尤其在构建回归模型的过程中，能够比教分类变量（变换后需要设置哑变量），等级变量不同水平对因变量Y的影响！

精鼎松哥统计原创，欢迎转发分享！

---统计思维与理论系列---

统计水平自我评估表

基线分析的3个终极目的

统计小白的学习路径

SCI论文中Logistic回归模型“门当户对”原则，松哥心得推荐给您

被我们忽视的生存分析区间删失数据

Logistic回归文章的SCI审稿人意见解读

统计学上的2K效应，你发现了没？

正态分布的3个基因密码，聆听大自然心跳的代码！

生存分析K-M法与COX回归结论不一致怎么办？

异常值的处理只有删除？

没有比较就没有伤害，让咱们互相伤害吧，教你4大类统计伤害方法

SCI审稿人让我控制2个单因素无意义的变量？

量表评价是信度重要还是效度重要？

Meta分析要解决的首要任务

文章材料与方法中统计方法如何描述

这个到底是啥统计设计？一起来看看！

聚类分析稳定性判别的经验总结

“参数检验与非参数检验”哪个更好？

干预前后数据统计分析方法

听完四个小故事，你就明白主成分分析是啥意思了！

方差分析P0.05，两两比较LSD法P0.05，这可咋整？

等级与等比，可得分清楚！

频率与概率，如胶又似漆！

终于发现不用学习，顿悟统计的方法

倾向性评分后数据，应该采用配对设计还是成组设计？

统计必学的4个核心思想

加权最小二乘回归是什么鬼？

平行性检验到底应该啥时候做？

统计的4维空间（一维一层天）

到底做相关？还是方差分析呢？

这篇文章凭啥这样分组呢？

常用统计分析方法选择图解

P0.05也别理直气壮，统计也会犯错，还分犯I类和II类错误？

文章鉴析：这篇文章或许有10处不适！

R×C卡方的Fisher确切概率法为什么会有卡方值

大小优指标如何同时制作ROC曲线[经验技巧]

统计方法与统计思想谁重要？

别说相关太简单，且听松哥说相关

正态分布10种鉴别方法汇总

连续变量变成等级变量后，原来有意义的变量变得没意义了？

SCI论文中的Pfortrend是什么鬼？为什么高分文章经常采用呢

------------------------------

不求赞赏，请点亮再看