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In der Statistik kann die Art der Variablen viele Aspekte der Datenanalyse beeinflussen, insbesondere bei der Auswahl statistischer Modelle zur Interpretation von Daten oder zur Vorhersage. Das Verständnis der nominalen und ordinalen Variablen und der Unterschiede zwischen ihnen ist für Datenwissenschaftler und Forscher von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden die Variablen in diesen beiden Kategorien ausführlich untersucht und deren Merkmale und Anwendungen veranschaulicht.
Nominale Variablen, auch als qualitative Variablen bezeichnete Variablen bezeichnet, beziehen sich auf eine begrenzte Anzahl von Werten, wobei jeder Wert einem bestimmten qualitativen Attribut entspricht. Diese Variablen stellen dar, dass es keine gültige Sortierung zwischen den Kategorien gibt.
Nominale Variablen sind Variablen, die zur Darstellung von Kategorien verwendet werden, und es gibt keine intrinsische Rangfolge oder Sortierung zwischen diesen Kategorien. Zum Beispiel, wenn sie demografische Informationen, Geschlecht, Blutgruppe oder politische Parteien sammeln, zu denen sie gehören (wie die Grüne Partei, die christliche Demokratische Partei, die sozialdemokratische Partei usw.), sind nominale Variablen. Dies bedeutet, dass es keine aussagekräftige mathematische Beziehung zwischen den Werten dieser Variablen gibt und nur zur Unterscheidung verschiedener Kategorien verwendet werden kann.
Orbitrary Variablen sind Variablen mit klarer Sortier- oder Ranking -Bedeutungen. Obwohl die Kategorien ordinaler Variablen verglichen werden können, wie gut, allgemein und arm, was bedeutet, dass wir sagen können, dass "gut" besser ist als "allgemein", können wir die spezifische Kluft zwischen ihnen nicht bestimmen.
im Vergleich zu nominalen Variablen haben ordinale Variablen ihre eindeutigen Funktionen in der Datenanalyse. Ordinale Variablen geben nicht nur eine Kategorie an, sondern bieten auch die relative Beziehung zwischen diesen Kategorien. Zum Beispiel können in einer Zufriedenheitsumfrage die Befragten gebeten werden, zwischen "sehr zufrieden", "zufrieden", "allgemein", "unzufrieden" und "sehr unzufrieden" zu wählen. Diese Entscheidungen bilden eine geordnete Anordnung und können verwendet werden, um die Zufriedenheit des Befragten zu schließen.
So identifizieren Sie nominale Variablen und ordinale Variablen
Um die Kategorien von Variablen korrekt zu identifizieren, können Forscher die folgenden Probleme berücksichtigen:
- Kann der Wert dieser Variablen effektiv mathematisch sein?
- Gibt es eine klare Sorte zwischen den Kategorien von Variablen?
- Können diese Kategorien nur verwendet werden, um Individuen zu kategorisieren, ohne ihre Unterschiede zu vergleichen?
Zum Beispiel ist dies eine ordinale Variable, wenn die Variable Bildungsniveau (z. B. Grundschule, Mittelschule, Universität) ist, da das Ranking zwischen Bildungsniveau beurteilt werden kann. Wenn die Variable jedoch die Blutgruppe ist (z. B. A, B, Ab, O), ist dies eine nominale Variable. Bei der Überprüfung der Bevölkerungsumfragedaten können geschlechtsspezifische Variablen nicht mathematisch berechnet werden und können nur zur Klassifizierung verwendet werden, was offensichtlich eine nominale Variable ist.
Anwendung nominaler Variablen und Ordnungsvariablen
In praktischen Anwendungen wirkt sich die Auswahl nominaler und ordinaler Variablen auf die Strategie der Datenanalyse aus. Bei der Verwendung ordinaler Variablen können Forscher beispielsweise eine detailliertere Analyse durchführen, wie z. B. ordinale Regressionsmodelle, um die Korrelation zwischen Zufriedenheit und anderen quantitativen Variablen zu verstehen.
Relativ werden nominale Variablen normalerweise für Gruppenvergleiche verwendet, und statistische Methoden wie die Chi-Quadrat-Kalibrierung werden verwendet, um die Korrelation zwischen verschiedenen Kategorien zu testen.
Darüber hinaus sind diese beiden Kategorien von Variablen auch im maschinellen Lernen sehr wichtig. Bei der Ausführung von Klassifizierungsaufgaben können nominelle Variablen als Merkmale verwendet werden, während ordinale Variablen das Modell helfen können, die realen Auswirkungen der Klassifizierung von Daten vorherzusagen. Die korrekte Auswahl der richtigen Codierungsmethode (z. B. virtuelle Variablen oder Ordnungscodierung) für verschiedene Variablenarten kann dazu beitragen, mehr Wert aus den Daten zu extrahieren.
Schlussfolgerung
Als Grundkonzept in der Datenanalyse und -forschung beeinflussen nominale Variablen und ordinale Variablen nicht nur die Art und Weise, wie Daten gesammelt werden, sondern auch die Tiefe der nachfolgenden Analyse. Das Verständnis ihrer jeweiligen Merkmale und geeigneten Nutzungsszenarien ist für eine effektive Datenanalyse von entscheidender Bedeutung. Können Sie verstehen, warum es wichtig ist, diese beiden Kategorien von Variablen in der täglichen Arbeit ein tiefes Verständnis zu haben?
