Language
Country/Area
No result found
nan
في الإحصاءات ، يمكن أن يؤثر نوع المتغيرات على العديد من جوانب تحليل البيانات ، خاصة عند اختيار النماذج الإحصائية لتفسير البيانات أو إجراء التنبؤات. إن فهم المتغيرات الاسمية والترتيقية ، والاختلافات بينهما أمر بالغ الأهمية بالنسبة لعلماء البيانات والباحثين. ستستكشف هذه المقالة المتغيرات في هاتين الفئتين بعمق وتوضيح خصائصها وتطبيقاتها.
المتغيرات الاسمية ، والمعروفة أيضًا باسم المتغيرات النوعية ، تشير إلى وجود عدد محدود من القيم ، كل قيمة تتوافق مع سمة نوعية معينة. تمثل هذه المتغيرات أنه لا يوجد فرز صحيح بين الفئات.
المتغيرات الاسمية هي متغيرات تستخدم لتمثيل الفئات ، ولا يوجد تصنيف أو فرز جوهري بين هذه الفئات. على سبيل المثال ، عند جمع المعلومات الديموغرافية أو الجنس أو نوع الدم أو الأحزاب السياسية التي ينتمون إليها (مثل الحزب الأخضر ، والحزب الديمقراطي المسيحي ، والحزب الديمقراطي الاجتماعي ، وما إلى ذلك) ، هي متغيرات اسمية. هذا يعني أنه لا توجد علاقة رياضية ذات معنى بين قيم هذه المتغيرات ولا يمكن استخدامها إلا لتمييز الفئات المختلفة.
المتغيرات المدارية هي متغيرات ذات معاني فرز أو ترتيب واضحة. على الرغم من أنه يمكن مقارنة فئات المتغيرات الترتيبية ، مثل الخير والجنرال والفقراء ، مما يعني أنه يمكننا القول أن "جيد" أفضل من "بشكل عام" ، لا يمكننا تحديد الفجوة المحددة بينهما.
مقارنة بالمتغيرات الاسمية ، فإن المتغيرات الترتيبية لها وظائف فريدة في تحليل البيانات. لا تحدد المتغيرات الترتيبية فئة فحسب ، بل توفر أيضًا العلاقة النسبية بين هذه الفئات. على سبيل المثال ، في استطلاع للرضا ، قد يُطلب من المجيبين الاختيار بين "راضين للغاية" و "راضين" و "عام" و "غير راضين" و "غير راضين للغاية". تشكل هذه الخيارات ترتيبًا منظمًا ويمكن استخدامه لاستنتاج رضا المدعى عليه.
كيفية تحديد المتغيرات الاسمية والمتغيرات الترتيبية
لتحديد فئات المتغيرات بشكل صحيح ، يمكن للباحثين النظر في القضايا التالية:
- هل يمكن أن تكون قيمة هذا المتغير رياضيًا فعليًا؟
- هل هناك نوع واضح بين فئات المتغيرات؟
- هل يمكن استخدام هذه الفئات فقط لتصنيف الأفراد دون مقارنة خلافاتهم؟
على سبيل المثال ، إذا كان المتغير هو مستوى التعليم (مثل المدرسة الابتدائية ، المدرسة المتوسطة ، الجامعة) ، فهذا متغير ترتيبي لأنه يمكن الحكم على الترتيب بين مستوى التعليم. ومع ذلك ، إذا كان المتغير هو نوع الدم (مثل A ، B ، AB ، O) ، فهذا متغير اسمي. بالإضافة إلى ذلك ، عند مراجعة بيانات المسح السكاني ، لا يمكن حساب متغيرات النوع الاجتماعي رياضياً ولا يمكن استخدامها إلا للتصنيف ، وهو من الواضح أنه متغير اسمي.
تطبيق المتغيرات الاسمية والمتغيرات الترتيبية
في التطبيقات العملية ، سيؤثر اختيار المتغيرات الاسمية والترتيقية على استراتيجية تحليل البيانات. على سبيل المثال ، عند استخدام المتغيرات الترتيبية ، يمكن للباحثين إجراء المزيد من التحليل المتعمق ، مثل مطابقة نماذج الانحدار الترتيبي ، لفهم العلاقة بين الرضا والمتغيرات الكمية الأخرى.
نسبيًا ، يتم استخدام المتغيرات الاسمية عادةً لإجراء مقارنات المجموعة ، وتستخدم الطرق الإحصائية مثل معايرة CHI-Square لاختبار العلاقة بين الفئات المختلفة.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن هاتين الفئتين من المتغيرات مهمان للغاية في التعلم الآلي. على سبيل المثال ، عند إجراء مهام التصنيف ، يمكن استخدام المتغيرات الاسمية كميزات ، في حين أن المتغيرات الترتيبية يمكن أن تساعد النموذج في التنبؤ بالتأثيرات الحقيقية لتصنيف البيانات. يمكن أن يساعد اختيار طريقة الترميز الصحيحة بشكل صحيح (مثل المتغيرات الافتراضية أو الترميز الترتيبي) لأنواع مختلفة من المتغيرات في استخراج قيمة أكبر من البيانات.
الاستنتاج
كمفهوم أساسي في تحليل البيانات والبحث ، لا تؤثر المتغيرات الاسمية والمتغيرات الترتيبية على طريقة جمع البيانات فحسب ، بل تؤثر أيضًا على عمق التحليل اللاحق. يعد فهم خصائصها وسيناريوهات الاستخدام المناسبة أمرًا بالغ الأهمية لتحليل البيانات الفعال. هل يمكنك أن تفهم لماذا من الضروري أن يكون لديك فهم عميق لهاتين الفئتين من المتغيرات في العمل اليومي؟
