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整形变量是能够取到一系列离散值的变量整 🐡 形变量。有多种类型，每种类型 🦟 都有其独特的特 🐡 征和用途：
字节（Byte）：一 🐧 种 8 位整数类型，可以表示 -128 到 127 之间 🐶 的整数 🐋 。
短整数（Short）：一种 16 位整 🐝 数 🐶 类型，可以表示 -32,768 到 32,767 之间的整 🐵 数。
整数（Int）：一种 32 位整 🐘 数类型 🐎 ，可以表示 -2,147,483,648 到 2,147,483,647 之间的整 🐒 数。
长整数（Long）：一种 64 位整数类型，可以 🐳 表示 -9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807 之间的整数。
无符号 🦁 字节（Unsigned Byte）：一种 8 位无符号 🐈 整数类型，可以表示 0 到 255 之间的整数。
无符号 🦈 短整数（Unsigned Short）：一种 16 位无符号整数类型，可以表示 0 到 65,535 之间的整数。
无符号整数（Unsigned Int）：一种 32 位无符号整数类型，可以表示 0 到 4,294,967,295 之 🌾 间的 🕊 整数。
无符号长整数（Unsigned Long）：一种 64 位无符号整数类型，可 🕸 以表示 0 到 18,446,744,073,709,551,615 之 🦁 间的整数。
整形变量用于存储整数数据，例如计数、ID 号、日期和时间戳。它，们。通，常。比浮点变量更有效率因为它们不需要存储小数点选择整形变量的 🦈 类型时应考虑所 🐬 需值的范围和精度
整形变量是统计学中用于表示分类数据的 🌲 变量。它们可以分为以下类型：
1. 二 🌴 分变 🦢 量 🦉
二分变量 🌴 只有两个可能 🐱 的取值，例如“是/否”、“男/性女性”。
2. 多 🐱 分 🦅 变 🐱 量
多分变量有两个以上的可 💐 能取值，但每个取值互斥且包含了研究群体中的 🐦 所 🦆 有个体。例如，“婚姻状况”（已婚、未婚分、居）。
3. 等 🐶 级变 🌻 量 🐟
等级变量的 🐟 值是有序的 🦉 ，即它们可以按某种逻辑顺序排列。例如，“教育程度”（小学、中学、大学 🐋 ）。
4. 排 🕊 序变量
排序变量的 🐅 值也是有序的，但它们的差值没有实际意义 🪴 。例如，“满意度”（非常满意满意、中、立、不满意非 🦆 常、不满意）。
5. 序 🐴 贯变量
序贯 🌿 变量的值是有序的，并且它们的差值有实 🐺 际意义。例如，“身高”（厘米）。
整形变量的类型在统计分析中非常重要，因为它们决定了可以使用哪些统计方法以及如何解释结果。二分变量，通常用。于 🐱 。假设检验多分变量和等级变量则用于描述性统计和相关分析排序变量和序贯变量常用于回归分析