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在实验研究和观察研究中,将定量变量转换为类别是一种常见的做法。 典型的过程是通过在度量标准的某个切割点(例如,均值,中位数,众数)上分割原始变量分布来创建组。 据称,二分法通过简化统计分析来改善因果关系。 在本文中,我们解决了将定量变量重新编码为类别的一些不利后果。 特别是,我们提供的证据表明,分类通常会导致效率低下和估计有偏差。 我们相信,如果学者们遵循本文提出的建议,我们对数据分析的理解将会取得长足的进步。 将定量变量重新分类为分类是一种不良的方法论策略,科学家必须远离它。
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