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Dans les statistiques, le type de variables peut influencer de nombreux aspects de l'analyse des données, en particulier lors de la sélection de modèles statistiques pour interpréter les données ou faire des prédictions. Comprendre quelles sont les variables nominales et ordinales, et les différences entre elles sont cruciales pour les scientifiques des données et les chercheurs. Cet article explorera les variables dans ces deux catégories en profondeur et illustra leurs caractéristiques et applications.
Les variables nominales, également appelées variables qualitatives, se réfèrent à un nombre limité de valeurs, chaque valeur correspondant à un certain attribut qualitatif. Ces variables représentent qu'il n'y a pas de tri valide entre les catégories.
Les variables nominales sont des variables utilisées pour représenter les catégories, et il n'y a pas de classement ni de tri intrinsèque entre ces catégories. Par exemple, lors de la collecte d'informations démographiques, du genre, du groupe de sang ou des partis politiques auxquels ils appartiennent (comme le Parti vert, le Parti démocrate chrétien, le Parti social-démocrate, etc.) sont des variables nominales. Cela signifie qu'il n'y a pas de relation mathématique significative entre les valeurs de ces variables et ne peut être utilisée que pour distinguer différentes catégories.
Les variables orbitraires sont des variables avec des significations de tri ou de classement claires. Bien que les catégories de variables ordinales puissent être comparées, telles que bonnes, générales et pauvres, ce qui signifie que nous pouvons dire que le «bien» est meilleur que «généralement», nous ne pouvons pas déterminer l'écart spécifique entre eux.
Par rapport aux variables nominales, les variables ordinales ont leurs fonctions uniques dans l'analyse des données. Les variables ordinales spécifient non seulement une catégorie, mais fournissent également la relation relative entre ces catégories. Par exemple, dans une enquête de satisfaction, les répondants peuvent être invités à choisir entre "très satisfait", "satisfait", "général", "insatisfait" et "très insatisfait". Ces choix forment un arrangement ordonné et peuvent être utilisés pour déduire la satisfaction du répondant.
comment identifier les variables nominales et les variables ordinales
Pour identifier correctement les catégories de variables, les chercheurs peuvent considérer les problèmes suivants:
- La valeur de cette variable peut-elle être efficacement mathématique?
- Existe-t-il un type clair entre les catégories de variables?
- Ces catégories peuvent-elles être utilisées uniquement pour catégoriser les individus sans comparer leurs différences?
Par exemple, si la variable est le niveau d'éducation (comme l'école primaire, le collège, l'université), il s'agit d'une variable ordinale car le classement entre le niveau d'éducation peut être jugé. Cependant, si la variable est un groupe sanguin (comme A, B, AB, O), il s'agit d'une variable nominale. De plus, lors de l'examen des données de l'enquête sur la population, les variables de genre ne peuvent pas être calculées mathématiquement et ne peuvent être utilisées que pour la classification, ce qui est évidemment une variable nominale.
Application des variables nominales et des variables ordinales
Dans les applications pratiques, la sélection des variables nominales et ordinales affectera la stratégie de l'analyse des données. Par exemple, lors de l'utilisation de variables ordinales, les chercheurs peuvent effectuer une analyse plus approfondie, telle que l'appariement des modèles de régression ordinale, pour comprendre la corrélation entre la satisfaction et d'autres variables quantitatives.
relativement, les variables nominales sont généralement utilisées pour les comparaisons de groupe, et des méthodes statistiques telles que l'étalonnage du chi carré sont utilisées pour tester la corrélation entre différentes catégories.
De plus, ces deux catégories de variables sont également très importantes dans l'apprentissage automatique. Par exemple, lors de l'exécution de tâches de classification, les variables nominales peuvent être utilisées comme caractéristiques, tandis que les variables ordinales peuvent aider le modèle à prédire les effets réels de la classification des données. Choisir correctement la bonne méthode de codage (telles que les variables virtuelles ou le codage ordinal) pour différents types de variables peut aider à extraire plus de valeur des données.
Conclusion
En tant que concept de base dans l'analyse et la recherche des données, les variables nominales et les variables ordinales affectent non seulement la façon dont les données sont collectées, mais affectent également la profondeur de l'analyse ultérieure. Comprendre leurs caractéristiques respectives et leurs scénarios d'utilisation appropriés est crucial pour une analyse efficace des données. Pouvez-vous comprendre pourquoi il est essentiel d'avoir une compréhension approfondie de ces deux catégories de variables dans le travail quotidien?
