什么是变量呢？在表面来看，变量是可以变化的量。什么是可以变化的呢？又为了谁而变化呢？我可以这样说，变量是相对于被研究的个体而言的一个量。比如说身高，就是一个变量，因为不同个体身高不一样啊，是变化的。
准确来讲，变量是观察单位的某种特征或属性，也就是观察指标。
变量可以怎样分类变量可以分为定性变量和定量变量。定量变量可以进一步分成连续型定量变量和离散型定量变量。
什么是定量变量呢？定量变量是可以用数值表述的，比如身高、体重、分数等等，它们都有一个具体的数值。而定性变量呢？是对特征性质的描述，比如性别、民族、籍贯等等。这些定性变量呢，我们无法用数字来表示，只能用描述性词语，比如男女、汉族、中国这样的定义来表述。
连续型和离散型想必大家一定知道。假如有一个大树，连续型的意思就是蚂蚁可以在大树的任何位置停靠。离散型的意思是蚂蚁只能在某一些人为的树洞里面停靠。连续型在坐标轴上可以连成线，而离散型只能是一个一个的点。
什么是资料什么是资料呢？想到资料，你可能会想到存储在档案柜上面的资料。这里的资料呢，其实是研究资料，是我们研究的资源和材料。准确的定义是，资料是由多个变量及变量值组成的。比如说，有身高和身高的不同值，有体重和体重的不同值，有学业成绩和学业成绩的不同值，这三个变量就可以组成资料。
资料可以怎么分类资料的分类有两种，可以从有序还是无序来分类，还可以从数值和分类来划分。什么是有序和无序呢？有序和无序其实就是数据之间有没有等级，这个主要是对于分类变量资料来说的。因为只有分类的变量资料，才会有好坏之分，如果是数值变量资料，比如身高、体重，哪有好坏之分呢？有的资料是有序的，这和研究者的研究目的有关系。比如说满意度，身体营养状况等，这些有主观看法的资料，一般都是有序资料。再比如民族、籍贯、性别等等，这些对事物状况客观的描述的资料，一般都是无序资料。
那么什么是数值资料和分类资料呢？其实这和前面的变量很像。原因很简单，所谓的资料，不过是多个变量组成的，肯定和变量的知识有关系。变量中有定性变量和定量变量。其实，定性变量就对应着分类资料，定量变量就对应着数值资料。
分组变量资料还可以怎么分类数值变量资料一般分为离散型和连续型。那么，分组变量资料之间该如何分类呢？
分组变量资料可以继续分为有序分组变量资料和无序分组变量资料。无序分组变量资料还可以分为二分类资料和无序多分类变量。二分类资料指的是数据本身结果存在非黑即白的两面，比如男和女，黑和白，有和无等。
当然，我们也可以先分多分类变量资料和二分类资料。然后多分类变量资料又分为有序多分类变量资料和无序多分类变量资料。其中二分类资料和无序多分类变量资料被称之为狭义资料。有序多分类变量资料被称之为广义资料。
资料的计算和转化数值资料之间可以加减乘除，有序分类变量资料之间有大于和小于的计算，被称为半定量。
资料之间可以进行转化，但是需要按照一定的顺序。连续数值变量➡离散数值变量➡有序分类变量➡无序分类变量➡二分类变量。这个顺序是单向的，不能够双向转化。为什么要按照这个顺序呢？你有没有这个问题。其实连续数值变量经过简化，找出关键的点，就可以变成离散数值变量。但是只有关键点的离散数值变量却不能连线变成连续数值变量。分组变量资料本质是对数值的人为定义和描述。比如说规定[0,60)为不及格，[60,100]是及格，从中可以看到，及格不及格虽然是分组变量资料，但是还是对数值资料的再解释和人为定义后的结果。不过有的分类变量资料是不从数值变量资料中来的，比如男女、籍贯、民族等。
概率是什么概率是什么呢？概率更多是对总体参数的描述。用公式可以是发生的事情/总共会发生的事情，比如说抛掷硬币，正面朝上的概率就是1/2=0.5。概率是固定的。获得概率的方法主要有古典概率、几何概率和概率趋近法、主观概率法。
当我们不知道一个事件的准确概率计算公式的时候，要用概率趋近法。比如一个不规则的硬币，我们就没有办法用古典概率1/2来表示了。我们只能做1000次或10000次实验，得到这个事件的频率，用频率来趋近概率。当做的实验次数越多的时候，我们的频率也就越趋近概率了。
主观概率法一般不应用于实验当中。比如护士对于某一种护理措施的选择，可能会根据以往的经验进行对比，对比采用不同护理措施的概率。
什么是小概率事件小概率事件是相对的，一般当概率小于等于0.05或者0.01的时候，我们称这个事件为小概率事件。也被称之为黑天鹅事件。
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