分类变量是指 数据或变量可以被分成不同的类别或组别，每个类别或组别之间互相独立，没有大小顺序关系。分类变量可以是名义变量，如性别、颜色等，也可以是有序变量，如教育程度、评级等。

分类变量的特点包括：

定性：

分类变量的取值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。

离散：

分类变量是离散变量，其取值是有限的、不连续的类别或标签。

无序分类变量：

所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，如性别（男、女）、血型（O、A、B、AB）等。

有序分类变量：

各类别之间有程度的差别，如教育程度（小学、初中、高中、博士）等。

分类变量的处理方法包括：

无序分类变量：

通常按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。

有序分类变量：

按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量的频数表，所得资料称为等级资料。

分类变量在统计学中经常被用于描述统计量的分布，以及进行某些假设检验和相关分析。