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在统计学和数据分析中，变量是描述事物特征的重要工具，变量可以分为多种类型，其中整形变量（categorical variable）是一种常见的变量类型，并非所有变量都属于整形变量,以下列举了哪些不属于整形变量的作用：
连续变量：与整形变量不同，连续变量可以取无限多个值，一个人的身高、体重、年龄等都是连续变量，它们在数值上具有连续性,不属于整形变量的作用。
顺序变量：顺序变量具有某种顺序或等级，但数值之间的差距并不一定相等，学生的成绩等级（A、B、C、D）就是顺序变量，虽然它们有顺序,但并不属于整形变量的作用。
比例变量：比例变量是具有相等间隔的连续变量，如温度、时间等，它们可以进行比较和计算,但并非所有比例变量都属于整形变量的作用。
名义变量：名义变量是一种特殊的整形变量，它只表示分类，没有顺序和等级，性别、颜色等都是名义变量，虽然名义变量属于整形变量,但并非所有变量都属于整形变量的作用。
混合变量：混合变量是同时包含连续变量和整形变量的变量，一个人的年龄（连续变量）和职业（整形变量）组成的混合变量，虽然混合变量包含整形变量,但并非所有变量都属于整形变量的作用。
缺失变量：缺失变量是指数据中缺失的值，它们不属于任何变量类型,因此也不属于整形变量的作用。
在数据分析中，并非所有变量都属于整形变量的作用，了解不同类型的变量及其特点，有助于我们更好地进行数据分析和决策。📊🔍
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