分组变量（Grouping Variable）和类别变量（Categorical Variable）是统计学中的两个概念，它们在数据分析和研究中有不同的含义和用途。
1. 类别变量：
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定义：类别变量是用于表示分类数据的变量，这些数据没有数值意义上的大小或顺序。
特点：
数据表现为标签或名称，如颜色、性别、种族、职业等。
通常用文字或数字编码表示，但数字编码并不代表数值大小。
可以进一步分为有序类别变量（如教育程度、满意度等级）和无序类别变量（如颜色、品牌）。
2. 分组变量：
定义：分组变量是用于将数据集划分为不同组或子集的变量。它本身可以是类别变量，也可以是数值变量。
特点：
主要是用于数据分组，以便于分析不同组之间的差异。
可以是类别变量，如地区、产品类型等，也可以是数值变量，如年龄组、收入区间等。
在分析中，分组变量有助于理解数据在不同类别或区间中的表现。
总结：
类别变量关注的是数据本身是如何分类的，强调的是数据的分类属性。
分组变量关注的是如何通过数据分类来组织数据，以便进行进一步的分析。
在实际应用中，分组变量往往用于对类别变量进行分组，例如，根据性别（类别变量）将数据分为男性和女性两组（分组变量）。这样的分组有助于分析性别对结果的影响。
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