Kategorinis kintamasis, kuris taip pat vadinamas vardiniu kintamuoju, yra kintamojo tipas, kuris gali turėti dvi ar daugiau grupių arba kategorijų, kurias galima priskirti. Kategorijų, kurioms galima priskirti kintamąjį, eilės nėra. Kitaip tariant, kategorijų negalima rikiuoti nuo aukščiausios iki mažiausios. Kategorinio kintamojo pavyzdys yra rasė, kuri turi daug skirtingų kategorijų, tačiau joms nėra jokios tvarkos.
Vienas iš būdų nustatyti kintamojo tipą yra kiekybinis ar kokybinis. Kiekybinis kintamasis gali būti išmatuotas ir turi tam tikrą skaitinę reikšmę. Kiekybinių kintamųjų pavyzdžiai yra ūgis, svoris, amžius, atlyginimas, temperatūra ir kt. Visi kintamieji, kurie nėra kiekybiniai, yra kokybiniai arba kategoriniai kintamieji. Šio tipo kintamieji neturi skaitinės reikšmės, kai jie matuojami ar stebimi, ir apima tokius dalykus kaip plaukų spalva, akių spalva, lytis, gimimo miestas ir kt.
Kategoriniai kintamieji yra panašūs į eilės kintamuosius, nes jie abu turi specifines kategorijas, kurios juos apibūdina. Skirtumas tarp kategorinio kintamojo ir eilės kintamojo yra tas, kad pastarasis turi esminę tvarką. Pavyzdžiui, apklausoje respondentų gali būti prašoma įvertinti teiginius kaip prastus, gerus ir puikius. Tai yra kategoriniai kintamieji, tačiau yra akivaizdi tvarka, todėl iš tikrųjų jie yra eilės kintamieji.
Duomenų lentelės dažniausiai naudojamos kategoriškai sugrupuotiems duomenims analizuoti. Naudojant dviejų krypčių duomenų lentelę, galima išmatuoti ir palyginti du kategorinius kintamuosius. Pavyzdžiui, plaukų spalva ir lytis gali būti matuojami asmenų grupei. Kategoriniai kintamieji, kurie būtų stebimi ir registruojami, būtų tai, ar asmuo yra vyras ar moteris ir kokios spalvos jo plaukai. Lentelėje, atsižvelgiant į surinktus duomenis, kiekvienos grupės dviejų kintamųjų stebėjimų skaičius būtų įvestas eilutėmis ir stulpeliais.
Juostinės diagramos dažnai naudojamos kaip grafinis kategorinių kintamųjų duomenų analizės metodas. Stebimi duomenys gali būti įvesti kaip neapdoroti skaičiai arba procentais, kurie yra pageidaujami. Naudojant juostinę diagramą, rodoma kiekvienos grupės bendra suma.
Aukščiau pateiktame pavyzdyje stulpelinė diagrama gali parodyti vyrų ar moterų skaičių arba asmenų skaičių kiekvienoje plaukų spalvos kategorijoje. Segmentinė juostinė diagrama gali būti metodas, leidžiantis rodyti stebėjimų metu užfiksuotus skaičius, o ne tiesioginę kiekvienos grupės sumą. Naudojant tą pačią plaukų spalvą ir lyties duomenis, segmentuota juostinė diagrama galėtų parodyti, kiek kiekvienos plaukų spalvos vyrų ir moterų buvo pastebėta.