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刘博：什么是定性变量？定量变量呢？它们之间能转化么？

文摘 2024-11-02 08:01 广东

Hello，大家好，又到了周末统计课的时间了。

在对临床数据做完描述性统计之后，就需要开始对数据进行推断性统计分析了，在这个时候，你必须要知道你的数据，是什么样子的？

这个时候你就会说了，数据我还没见过，不就是1/2/3/4嘛？

其实不然，在临床试验当中，数据的类型是多种多样的，所以，你需要先把区分数据，确认它是定量的，还是定性的，以及每个变量的量度级别类型——它是名义变量、序数变量、又或者度量变量。

这就是今天我打算和你谈论的问题。

在对临床数据进行处理的时候，你经常会遇到这样一个问题，“我在处理哪种变量，定量还是定性？”

定量变量是由可测量，或者说可计算的特征组成，比如生存时间、血细胞数量、血压、年龄或者家中孩子的数量等等。

而与之相反，定性变量都是以文本的形式呈现，不可测量的，比如血型、性别、患者对治疗的满意度、疾病状态、或者生存状态等等。

定量变量都是属于度量变量，当然，在这里我们要特别注意，因为度量数据又可以分为两种——离散变量和连续变量。

离散变量就是那种只取整数的变量，比如，患者的数量，阳性结果的个数等等。而连续变量是哪种可以无限细分，取任意值的变量，比如身高体重、定量试剂的检测结果等等。

对于度量变量来说，它都存在一个范围，而且可以按照大小进行排序，因此，两个变量之间是可以通过计算来进行解释的。

定性变量则不同，一般来说，定性变量又可以分为名义变量和序数变量。

名义变量就是那种没有不能进行排序的类别数据，比如血型，当然，由于他们不能排序，也没有办法解释两个类别之间到底差多少。

另一方面，序数变量就是指出现的类别是可以排序，像测量强度、符合率或者满意度等等，都可以按照从强到弱的的顺序进行排列，类别之间的距离是可以解释的，但有可能是无法进行比较的，在很多时候，可以把这种变更成为半定量。

总结一下，名义变量，就是只确定变量的某种状态，而序数变量，则可以进行排序。

当然，这些知识不仅仅在临床当中使用，对于IVD产品来说，在产品开发的过程中也能发挥很大的价值。

首先，你需要认识到这样一点，随着变量包含信息的不同，是可以从高量表级别转换为低量表级别，比如，我们可以把连续变量，转化为名义变量。

我在这里用胶体金产品做个例子，大家都知道，我们通过判断胶体金颜色的深浅，来判断被测量的含量，以及阴阳性结果。

颜色的深浅，往往采用L1-L10这样十个颜色梯度来进行计算，你看，这就是序数变量。

但胶体金试剂只有序数变量么？当然不是，颜色的深浅变化，实际上是一个连续变量，在胶体金判读仪当中，就是将颜色的深浅转化为一个连续变量，然后，和临界值进行比较。

这主要是因为对于肉眼来说，判读精度没有设备那么高，无法读出连续变量，所以只能将其设置为颜色梯度这样的序数变量。

当然，我们还可以进一步的压缩变量信息，比如，将颜色梯度，转化为阴阳性结果，这就是一个名义变量。

你看，定量变量和定性变量是可以很清楚的区分开来，而且，你可以根据你所需要呈现的信息，调整该变量的量表级别。

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*个人观点，仅供参考。

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诊断科学，产品和合规咨询顾问，打造了《IVD上市课》等系列课程，曾为多家国内外诊断公司提供战略咨询服务，提倡“从概念到市场”的理念，为诊断厂家提供产品和合规规划的参考方向，一起更早看到未来。使命：降低产品上市认知门槛。

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