在行 × 列表设计中，可以通过以下方法确定分类变量的类别：
一、根据研究问题和目的确定
明确研究的主题和焦点问题：
例如，如果研究不同治疗方法对疾病预后的影响，那么治疗方法就是一个分类变量，可以根据实际使用的不同治疗手段进行分类，如药物治疗、手术治疗、物理治疗等。
疾病预后也可以作为一个分类变量，可分为治愈、好转、无变化、恶化等类别。
考虑研究对象的特征和相关因素：
比如研究人群的年龄、性别、种族等人口学特征，或者疾病的类型、严重程度、病程等临床特征，这些都可以作为分类变量的类别依据。
例如，将年龄分为儿童、青少年、成年人、老年人等类别；将疾病严重程度分为轻度、中度、重度等类别。
二、参考已有研究和标准
查阅相关文献：
了解前人在类似研究中是如何对分类变量进行分类的，可以借鉴他们的方法和经验。
例如，在研究某种疾病的危险因素时，其他研究可能已经确定了一些常见的危险因素类别，如吸烟状况（分为吸烟、不吸烟）、饮酒情况（分为经常饮酒、偶尔饮酒、不饮酒）等。
遵循行业标准和规范：
某些领域可能有特定的分类标准和规范，例如医学诊断标准中对疾病的分类、统计学中对变量的分类方法等。
按照这些标准进行分类可以提高研究的可比性和可信度。
三、数据收集和预处理过程中确定
观察数据的分布和特点：
在收集到数据后，通过对数据的初步分析，观察不同变量的取值范围和分布情况，从而确定合理的分类方式。
例如，如果数据中某个变量的取值非常分散，可以考虑将其进行分组分类，以便更好地进行分析。
进行数据清理和编码：
在数据收集过程中，可能会出现一些不规范或不一致的数据，需要进行清理和编码。在这个过程中，可以根据实际情况确定分类变量的类别。
例如，对于问卷调查中的开放性问题，需要对回答进行编码分类，根据回答的内容和含义确定不同的类别。
四、进行预试验或探索性分析
开展预试验：
在正式研究之前，可以进行小规模的预试验，以确定分类变量的合适类别。
通过预试验可以发现一些问题和不足之处，及时调整分类方式，提高研究的可行性和有效性。
进行探索性数据分析：
利用数据分析技术，如聚类分析、因子分析等，对数据进行探索性分析，帮助确定分类变量的类别。
例如，通过聚类分析可以将相似的个体或变量归为一类，从而确定分类变量的类别。
