變量與屬性 (數據處理)

在科學與研究的數據處理中，屬性（attribute）是對象（人、物等）的特性，變量（variable）是屬性的邏輯上的集合。變量可以變化，如「高」或「低」。其值由屬性的值確定（也許一個屬性的值就是"low"或"high"）。 （例如二元期權）。

當屬性是直觀的，變量是操作主義方式用屬性表示，如「健康」用身體質量指數、體脂率等表示。數據處理時，數據表示為items的組合火車多個變量的組合。

每個變量的值在統計學上在該變量的域中是可變的（或者稱分布的）。域（domain）是一個變量所有可能值的集合。

• 定類測量（nominal scale）：以觀察結果的屬性特徵定義的，是準確水平最低的測量。如：性別、種族。
• 定序測量（ordinal scale）：取值可以的按照某種邏輯順序將研究對象排列出高低或大小，但不可以相加減。如成績是優秀、良好、合格、不合格。
• 定距測量（interval scale）：可以確定間隔距離和數量差別。
• 定比測量（ratio scale）：除了具有上述三種尺度的全部性質之外，還具有一個絕對的0點（有實際意義的0點）。如答錯了IQ測試的每個題目也不意味着你全無智力。