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连续型定距变量 连续型定距变量（Continuous Interval Scale）是一种数据类型，它既可以是离散的，也可以是连续的。这种变量通常具有“距离”特征，可以表示年份、温度等连续性数据。 在统计学中，根据数据的计量尺度，可以将数据划分为四大类，即定距型数据（Interval Scale）、定序型数据（Ordinal Scale）、定类型数据（Nominal Scale）和定比型数据 (Ratio Scale)。定距型数据既可以表示年份这种离散型数据，也可以表示温度这种连续性数据。 定距型数据的一个重要特征是，它不仅可以表示出数据的顺序关系，还可以表示出数据之间的“距离”或“差异”。比如在温度计上，10度和20度之间相差10度，这个“10度”是可以被准确测量的。 此外，定距变量还有两个重要的特性：可加性和可减性。也就是说，定距型数据可以进行加法和减法运算。比如，将温度从10度增加到20度，或者从20度减少到10度，都可以得到一个具体的差值，这个差值也是可以被准确测量的。 总之，连续型定距变量是一种具有“距离”特征的数据类型，它可以表示离散型数据和连续性数据，可以进行加法和减法运算。在统计学中，这种数据类型被广泛应用于各种数据分析方法中。