統計學中的變量指的是研究對象的特征，我們有時也稱為屬性，例如身高、性別等。每個變量都有變量值，變量值就是我們分析的內容，它是沒有含義的，只是一個參與計算的數字，所以我們主要關註變量的類型，不同的變量類型有不同的分析方法。

統計學中的變量（variables）可以分為數值變量（numrical）和分類變量（categorical）。

數值變量可以分為下面兩類：

連續型變量（continuous）：在一定區間內可以任意取值，其數值是連續不斷的，相鄰兩個數值可作無限分割，即可取無限個數值。如身高、繩子的長度等。
離散型變量（discrete）：值只能用自然數或整數單位計算，其數值是間斷的，相鄰兩個數值之間不再有其他數值，這種變量的取值一般使用計數方法取得。

分類變量可以分為下面兩類：

有序分類變量（ordinal）：描述事物等級或順序，變量值可以是數值型或字符型，可以進而比較優劣，如喜歡的程度：很喜歡、一般、不喜歡 。
無序分類變量（nominal）：取值之間沒有順序差別，僅做分類，又可分為二分類變量和多分類變量 二分類變量是指將全部數據分成兩個類別，如男、女，對、錯，陰、陽等，二分類變量是一種特殊的分類變量，有其特有的分析方法。 多分類變量是指兩個以上類別，如血型分為A、B、AB、O。

摘抄：https://wenku.baidu.com/view/cf73d5a40740be1e640e9a1c.html

參考書籍：openintro statistic

統計學當中關於變量的分類