名义型变量是美哟顺序之分的类别变量。有序型变量表示一种顺序关系，而非数量关系。连续型变量可以呈现为某个范围内的任意值，并同事表示了顺序和数量。
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子决定了数据的分析方式以及如何进行诗句呈现。
函数（factor）以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1...k]（其中k是名义型变量中唯一值的个数）同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上。
要表示有序型变量，需要为函数factor（）指定参数order=TRUE。
对于字符型向量，因子的水平默认依字母顺序创建。但按字母顺粗排序的因子很少能让人满意，可通过指定levels选项来默认覆盖默认排序。
数值型变量可以用levels和lables参数来编码成因子。
首先，以向量形式输入数据，然后将diabetes和status分别制定为普通因子和有序型因子。最后，将数据合并为一个数据框。函数str（object）可提供R中某个对象的信息，它清楚的显示diabetes是一个因子，而status是一个有序型因子，以及此数据框在内部是如何进行编码的。
函数summary（）会区别对待各个变量，它显示了连续性变量age的最小值、最大值、均值和各四分位数【四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。多应用于统计学中的箱线图绘制。它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分，其中每部分包含25%的数据。很显然，中间的四分位数就是中位数，因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值（称为下四分位数）和处在75%位置上的数值（称为上四分位数）。与中位数的计算方法类似，根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。与中位数不同的是，四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会有一定差异，但差异不会很大，该解释来源于百度百科】，并显示了类别型变量diabetes和status的频数值。
R中有许多用于存储数据的结构，包括标量、向量、数组、数据框和列表。多样化的数据结构赋予了R极其灵活的数据处理能力。R可以处理的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型（TRUE/FALSE）、复数型（虚数）和原生型（字节）。数据框（data frame）是R中用于存储数据的一种结构：列表示变量，行表示观测。在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。因子（factor）是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。
class()函数可以查询变量的抽象类型，typeof()函数可以查询变量在内存中保存的方式，is.integer() 函数可以判断数据是否为整型，这个函数同样可以判断其他的数据类型，as.integer() 函数可以将数据强制转换为整型，其它数据类型也适用，length() 函数可以返回变量的长度。
1、数值型（numerical）变量
在控制台中键入下列命令建立数值型变量并查看变量类型：
2、字符型(character)变量
在控制台中键入下列命令建立字符型型变量并打印：
3、逻辑型(logical)变量
在控制台中键入下列命令建立逻辑性变量并查看变量类型：
4、复合型(complex)变量
R中的复合型变量指数学上的复数，包括实部和虚部，定义如下：
阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）。可通过函数matrix()创建矩阵。一般使用格式为
其中vector包含了矩阵的元素，nrow和ncol用以指定行和列的维数，dimnames包含了可选
的、以字符型向量表示的行名和列名。选项byrow则表明矩阵应当按行填充（byrow=TRUE）
还是按列填充（byrow=FALSE），默认情况下按列填充
数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2， 数组可通过array函数创建，形式如下：
myarray <- array(vector, dimensions, dimnames)
其中vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大
值，而dimnames是可选的、各维度名称标签的列表
由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更
为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的
数据结构
数据框可通过函数data.frame()创建
其中的列向量col1、col2、col3等可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型）。每一列的名
称可由函数names指定
每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。由于数据框与分析人员通常设想的数据集的形态较为接近，我们在讨论数据框时将交替使用术语列和
变量
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现
函数factor()以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1...k]（其中k是名义型变量中唯一值的个数），同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上
对于字符型向量，因子的水平默认依字母顺序创建。这对于因子status是有意义的，因为
“Excellent”“Improved”“Poor”的排序方式恰好与逻辑顺序相一致。如果“Poor”被编码为
“Ailing”，会有问题，因为顺序将为“Ailing”“Excellent”“Improved”。如果理想中的顺序是“Poor” “Improved”“Excellent”，则会出现类似的问题。按默认的字母顺序排序的因子很少能够让人满意.
你可以通过指定levels选项来覆盖默认排序。例如：
各水平的赋值将为1=Poor、2=Improved、3=Excellent。请保证指定的水平与数据中的真实值
相匹配，因为任何在数据中出现而未在参数中列举的数据都将被设为缺失值。数值型变量可以用levels和labels参数来编码成因子。如果男性被编码成1，女性被编码成2，则以下语句
列表（list）是R的数据类型中最为复杂的一种。一般来说，列表就是一些对象（或成分，component）的有序集合
