在我们日常生活中，我们经常遇到各种各样的数据。这些数据可以分为两大类：定量变量和定性变量。定量变量是指可以量化的数据，例如年龄、身高、体重等。而定性变量是指无法量化的数据，例如颜色、性别、国籍等。

让我们来看一些定量变量的例子。假设我们有一组数据，记录了一群人的年龄分布。我们可以将这个数据集分为几个年龄段，例如18-25岁、26-35岁、36-45岁等。每个年龄段的人数就是一个定量变量。我们可以通过统计每个年龄段的人数来得到这个数据集的年龄分布情况。

再来看一些定性变量的例子。假设我们有一组数据，记录了一群人的国籍分布。我们可以将这个数据集分为几个国家，例如中国、美国、日本等。每个国家的人数就是一个定性变量。我们可以通过统计每个国家的人数来得到这个数据集的国籍分布情况。

通过以上例子，我们可以看出定量变量和定性变量的区别。定量变量是可以量化的数据，可以通过统计和计算得到具体的数值。而定性变量是无法量化的数据，只能通过分类和统计得到分布情况。

在实际应用中，定量变量和定性变量都有其重要的作用。例如，在市场营销中，定量变量可以用来分析消费者的购买行为和消费习惯，而定性变量可以用来分析消费者的偏好和需求。在医学研究中，定量变量可以用来衡量病情的严重程度和治疗效果，而定性变量可以用来分析患者的病情和病史。

总之，定量变量和定性变量是数据分析中的两种基本类型。它们分别代表了可以量和无法量化的数据，通过分类和统计可以得到它们的分布情况。在实际应用中，我们可以根据需要选择合适的变量来进行研究和分析。