在社会科学研究中，我们会经常碰到可以分出“高低”或者给出次序的分类变量或离散变量，这类变量称为定序变量（ordinal variable），比如职业声望、阶层高低、政治态度、满意度（很满意、满意、不满意、很不满意）等。我们可以采用有序结果变量回归（Ordinal Regression）来处理此类问题，该模型提供高低不同层次之间的两两比较和累计概率，能为研究者提供更丰富的信息。基于此，本文首先介绍了有序因变量回归如何进行建模以及参数解读，其次进行了有序因变量回归扩展，最后进行了可视化分析。