什么是清单变量？
清单变量是可以直接测量或观察到的变量或因子。 它与潜在变量相反，后者是无法直接观察到的因素，需要为其分配一个清单变量作为指标以测试其是否存在。
清单变量用在潜在变量统计模型中，该模型测试一组清单变量和一组潜在变量之间的关系。 无法直接观察到的潜在变量也称为因素或构造。
清单变量被视为连续变量或分类变量（可数范围）。 清单变量也称为可观察变量或测量变量。
比较清单变量和潜在变量可以帮助企业评估看似无形的因素，例如客户满意度，产品忠诚度或公司可靠性。 在确定公司或股票是否是一项良好的投资时，统计学家还使用潜变量模型。
重要要点
- 清单变量是一种或一组属性，可以在图表中绘制后由研究人员或统计人员直接研究。清单变量与潜在变量相反，后者是隐藏的属性，因此无法直接观察潜在变量模型使用清单变量作为确定是否存在潜在变量的因素。清单变量供寻求分析和分类不同财务或科学模型的研究人员使用。
了解清单变量
统计员在检查清单变量和潜在变量时会使用几种不同的分析测试。 四个最常用的模型是因子分析，潜在特征分析，潜在特征分析和潜在类别分析。
最终使用哪种模型取决于清单变量是连续的还是分类的，以及潜在变量是连续的还是分类的。
清单变量或可以观察到的变量对于潜在变量模型或隐藏的模型或其他难以确定的模型很有用。
清单变量使用示例
清单变量和潜在变量可用于衡量似乎难以单独评估的业务因素，例如客户满意度。 实际的客户满意度是一个隐藏或潜在因素，只能与清单变量或可观察因素进行比较。
假设零售商Home Delight希望了解其顾客是否对新的枕头系列感到满意。 Home Delight可能会雇用一家统计研究公司或进行自己的内部研究，以试图确定客户满意度。 它可能会进行调查，查看正在出售产品的亚马逊等零售网站上的评论，或者使用清单变量进行更具体的研究。 公司可能会选择研究可观察到的变量，例如销售数量，每笔销售价格，购买的区域趋势，客户的性别，客户的年龄，回头客的百分比以及客户在各种产品上对产品的评价高低网站都在追求潜在因素-即客户满意度。
