分类变量的主要特点是它仅用于表示不同类别之间的质的区别，而无法显示具体的数值大小或者量的变化程度。例如，在社会调查中，性别是一个典型的分类变量，它可以分为男性和女性两大类；再如，产品颜色也是一个分类变量，可能包括红色、蓝色、绿色等多种选项。这些变量并不涉及量的多少，而是用来对事物进行归类。
进一步细分，分类变量还可以分为名义变量和有序变量。名义变量指的是那些没有内在顺序关系的分类，比如国家名称、职业类型等；而有序变量则具有一定的顺序逻辑，例如教育水平（小学 < 初中 < 高中 < 大学），虽然每个级别的具体差距未必相等，但它们之间存在明确的高低之分。
因此，当我们需要描述或分析某些现象时，如果关注的是事物的本质区别而非数量上的细微差别，那么使用分类变量将是合适的选择。这不仅有助于简化复杂的信息结构，也有助于提高研究结果的可解释性和实用性。
