定量变量和分类变量是统计学中用来描述数据的两种基本类型，它们的主要区别如下：
1. 定义和测量方式：
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定量变量：定量变量是可以用数字来精确测量的变量，通常有具体的数值和单位。例如，一个人的体重（以千克为单位）、收入（以元为单位）等。
分类变量：分类变量是指将个体或事物按照某种属性进行分类的变量，不能精确测量，没有具体的数值。例如，性别（男/女）、颜色（红/黄/蓝）等。
2. 数值和单位：
定量变量：有具体的数值和单位，可以进行数学运算，如加减乘除等。
分类变量：没有具体的数值和单位，不能进行数学运算。
3. 数据的分布：
定量变量：定量变量的数据通常呈正态分布或偏态分布。
分类变量：分类变量的数据通常呈二项分布或多项分布。
4. 统计方法：
定量变量：适用于描述统计和推断统计中的各种方法，如均值、方差、标准差、t检验、方差分析等。
分类变量：适用于描述统计和推断统计中的卡方检验、独立性检验等。
5. 应用场景：
定量变量：适用于研究数值型数据，如经济、医学、工程等领域。
分类变量：适用于研究分类数据，如人口统计、市场调查等领域。
定量变量和分类变量在定义、测量方式、数值和单位、数据分布、统计方法和应用场景等方面存在明显区别。在实际应用中，根据研究目的和数据特点选择合适的变量类型至关重要。
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