СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПЕРЕМЕННЫЕ: ТИПЫ И ПРИМЕРЫ - ДУДАС - 2026

В статистическом переменных являются характеристиками обладали людьми, вещи или места , которые могут быть измерены. Примеры часто используемых переменных: возраст, вес, рост, пол, семейное положение, академический уровень, температура, количество часов работы лампы накаливания и многие другие.

Одна из целей науки - узнать, как ведут себя переменные системы, чтобы делать прогнозы о ее будущем поведении. По своей природе каждая переменная требует особого обращения, чтобы получить от нее максимум информации.

Число переменных для изучения огромно, но внимательно изучив вышеупомянутую группу, мы сразу же замечаем, что некоторые из них могут быть выражены численно, а другие - нет.

Это дает нам основание для первоначальной классификации статистических переменных на два основных типа: качественные и числовые.

Типы статистических переменных

- Качественные переменные

Как следует из названия, качественные переменные используются для обозначения категорий или качеств.

Хорошо известным примером этого типа переменных является семейное положение: холост, женат, разведен или вдовец. Ни одна из этих категорий не превосходит другую, она лишь обозначает другую ситуацию.

Другие переменные этого типа:

-Академический уровень

-Месяц года

-Марка машины, на которой ездят

-Профессия

-Национальность

-Страны, города, районы, уезды и другие территориальные единицы.

Категория также может быть обозначена числом, например, номером телефона, номером дома, номером улицы или почтовым индексом, но это не числовой рейтинг, а метка.

Номер дома - это качественная, а не количественная переменная. Источник: Pixabay.

Номинальные, порядковые и двоичные переменные

Качественные переменные, в свою очередь, могут быть:

- Номиналы , которые дают название качеству, например, цвет.

- Порядковые числа , которые представляют порядок, как в случае шкалы социально-экономических слоев (высокий, средний, низкий) или мнения о каком-либо предложении (за, безразлично, против). *

- Двоичное , также называемое дихотомическим, существует только два возможных значения, например, пол. Этой переменной можно присвоить числовую метку, например 1 и 2, без представления числовой оценки или какого-либо порядка.

* Некоторые авторы включают порядковые переменные в группу количественных переменных, которые описаны ниже. Это потому, что они выражают порядок или иерархию.

- Числовые или количественные переменные

Этим переменным присваивается номер, поскольку они представляют такие величины, как зарплата, возраст, расстояние и результаты тестов.

Они широко используются для сопоставления предпочтений и оценки тенденций. Их можно связать с качественными переменными и построить гистограммы и гистограммы, упрощающие визуальный анализ.

Некоторые числовые переменные можно преобразовать в качественные, но обратное невозможно. Например, числовая переменная «возраст» может быть разделена на интервалы с присвоенными ярлыками, например, младенцы, дети, подростки, взрослые и пожилые люди.

Однако следует отметить, что есть операции, которые можно выполнять с числовыми переменными, которые, очевидно, нельзя выполнять с качественными, например, вычисление средних значений и другие статистические оценки.

Если вы хотите произвести расчеты, вы должны сохранить переменную age как числовую. Но другие приложения могут не требовать числовых подробностей, для них достаточно оставить названия меток.

Числовые переменные делятся на две большие категории: дискретные переменные и непрерывные переменные.

Дискретные переменные

Дискретные переменные принимают только определенные значения и характеризуются тем, что их можно подсчитать, например, количество детей в семье, количество домашних животных, количество клиентов, которые посещают магазин каждый день, и подписчиков кабельной компании, чтобы упомянуть. Некоторые примеры.

Например, определяя переменную «количество домашних животных», она берет свои значения из набора натуральных чисел. Например, человек может иметь 0, 1, 2, 3 или более домашних животных, но никогда не может иметь 2,5 домашних животных.

Однако дискретная переменная обязательно имеет натуральные или целые значения. Десятичные числа также полезны, поскольку критерием определения того, является ли переменная дискретной, является то, является ли она счетной или счетной.

Например, предположим, что доля дефектных лампочек на заводе, произвольно взятых из выборки из 50, 100 или N лампочек, определяется как переменная.

Если нет неисправных лампочек, переменная принимает значение 0. Но если 1 из N лампочек неисправна, переменная равна 1 / N, если есть две неисправные, то 2 / N и так далее до тех пор, пока не произойдет то, что N лампочек были неисправны. дефектный, и в этом случае дробь будет 1.

Непрерывные переменные

В отличие от дискретных переменных, непрерывные переменные могут принимать любые значения. Например, вес студентов, изучающих определенный предмет, рост, температуру, время, длину тела и многое другое.

Диаграмма Парето, на которой сравнивается частота дефектов (количественная переменная на вертикальной оси) и кумулятивный процент по сравнению с каждым дефектом на горизонтальной оси (качественная переменная. Источник: Wikimedia Commons.

Поскольку непрерывная переменная принимает бесконечные значения, с ней можно производить все виды вычислений с желаемой точностью, просто изменяя количество десятичных знаков.

На практике существуют непрерывные переменные, которые могут быть выражены как дискретные переменные, например, возраст человека.

Точный возраст человека может исчисляться годами, месяцами, неделями, днями и более, в зависимости от желаемой точности, но обычно он округляется по годам и, таким образом, становится незаметным.

Доход человека также является непрерывной переменной, но обычно лучше работать, если установлены интервалы.

- Зависимые и независимые переменные

Зависимые переменные - это те, которые измеряются во время эксперимента, чтобы изучить их отношения с другими, которые будут считаться независимыми переменными.

Пример 1

В этом примере мы увидим изменение цен на пиццу в заведении общественного питания в зависимости от их размера.

Зависимой переменной (y) будет цена, а независимой переменной (x) - размер. В этом случае маленькая пицца стоит 9 евро, средняя - 12 евро, а семейная - 15 евро.

То есть по мере увеличения размера пиццы она стоит дороже. Следовательно, цена будет зависеть от размера.

Эта функция была бы y = f (x)

Пример 2

Простой пример: мы хотим исследовать эффект, производимый изменениями тока I через металлический провод, для которого измеряется напряжение V между его концами.

Независимая переменная (причина) - это ток, а зависимая переменная (эффект) - это напряжение, значение которого зависит от тока, проходящего через провод.

В эксперименте стремятся узнать, каков закон для V при изменении I. Если зависимость напряжения от тока оказывается линейной, то есть: V ∝ I, проводник омический, а константа пропорциональности - это сопротивление провода.

Но тот факт, что переменная независима в одном эксперименте, не означает, что это так в другом. Это будет зависеть от изучаемого явления и типа проводимого исследования.

Например, ток I, который проходит через замкнутый проводник, вращающийся в постоянном магнитном поле, становится зависимой переменной относительно времени t, которая становится независимой переменной.

Ссылки

1. Беренсон, М. 1985. Статистика для управления и экономики. Interamericana SA
2. Канавос, Г. 1988. Вероятность и статистика: приложения и методы. Макгроу Хилл.
3. Деворе, Дж. 2012. Вероятность и статистика для техники и науки. 8-е. Издание. Cengage.
4. Экономическая энциклопедия. Непрерывные переменные. Получено с: encyclopediaeconomica.com.
5. Левин, Р. 1988. Статистика для администраторов. 2-й. Издание. Прентис Холл.
6. Уолпол, Р. 2007. Вероятность и статистика для инженерии и науки. Пирсон.