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Nelle statistiche, il tipo di variabili può influenzare molti aspetti dell'analisi dei dati, in particolare quando si selezionano modelli statistici per l'interpretazione dei dati o si effettuano previsioni. Comprendere quali sono le variabili nominali e ordinali e le differenze tra loro è cruciale per i data scientist e i ricercatori. Questo articolo esplorerà le variabili in queste due categorie in profondità e illustrerà le loro caratteristiche e applicazioni.
Variabili nominali, note anche come variabili qualitative, si riferiscono ad avere un numero limitato di valori, ciascuno valore corrispondente a un determinato attributo qualitativo. Queste variabili rappresentano che non esiste un ordinamento valido tra le categorie.
Le variabili nominali sono variabili utilizzate per rappresentare le categorie e non esiste una classifica intrinseca o un smistamento tra queste categorie. Ad esempio, quando si raccolgono informazioni demografiche, genere, gruppo sanguigno o partiti politici a cui appartengono (come il partito verde, il partito democratico cristiano, il partito socialdemocratico, ecc.) Sono variabili nominali. Ciò significa che non esiste una relazione matematica significativa tra i valori di queste variabili e può essere usato solo per distinguere diverse categorie.
Le variabili orbitrarie sono variabili con significati di ordinamento o di classificazione chiari. Sebbene le categorie di variabili ordinali possano essere confrontate, come buone, generali e povere, il che significa che possiamo dire che "buono" è meglio di "generalmente", non possiamo determinare il divario specifico tra loro.
Rispetto alle variabili nominali, le variabili ordinali hanno le loro funzioni uniche nell'analisi dei dati. Le variabili ordinali non solo specificano una categoria, ma forniscono anche la relazione relativa tra queste categorie. Ad esempio, in un sondaggio sulla soddisfazione, agli intervistati può essere chiesto di scegliere tra "molto soddisfatto", "soddisfatto", "generale", "insoddisfatto" e "molto insoddisfatto". Queste scelte formano un accordo ordinato e possono essere utilizzate per dedurre la soddisfazione del convenuto.
Come identificare le variabili nominali e le variabili ordinali
Per identificare correttamente le categorie di variabili, i ricercatori possono considerare i seguenti problemi:
- Il valore di questa variabile può essere effettivamente matematico?
- Esiste un tipo chiaro tra le categorie di variabili?
- Queste categorie possono essere utilizzate solo per classificare le persone senza confrontare le loro differenze?
Ad esempio, se la variabile è a livello di istruzione (come la scuola elementare, la scuola media, l'università), questa è una variabile ordinale perché la classifica tra il livello di istruzione può essere giudicata. Tuttavia, se la variabile è il gruppo sanguigno (come A, B, AB, O), allora questa è una variabile nominale. Inoltre, quando si esaminano i dati dell'indagine sulla popolazione, le variabili di genere non possono essere calcolate matematicamente e possono essere utilizzate solo per la classificazione, che è ovviamente una variabile nominale.
Applicazione di variabili nominali e variabili ordinali
In applicazioni pratiche, la selezione di variabili nominali e ordinali influenzerà la strategia di analisi dei dati. Ad esempio, quando si utilizzano variabili ordinali, i ricercatori possono condurre un'analisi più approfondita, come la corrispondenza dei modelli di regressione ordinale, per comprendere la correlazione tra soddisfazione e altre variabili quantitative.
relativamente, le variabili nominali vengono generalmente utilizzate per i confronti di gruppo e metodi statistici come la calibrazione del chi-quadro vengono utilizzati per testare la correlazione tra diverse categorie.
Inoltre, queste due categorie di variabili sono anche molto importanti nell'apprendimento automatico. Ad esempio, quando si eseguono compiti di classificazione, le variabili nominali possono essere utilizzate come caratteristiche, mentre le variabili ordinali possono aiutare il modello a prevedere gli effetti reali della classificazione dei dati. Scegliere correttamente il metodo di codifica destra (come variabili virtuali o codifica ordinale) per diversi tipi di variabili può aiutare a estrarre più valore dai dati.
Conclusione
Come concetto di base nell'analisi dei dati e nella ricerca, le variabili nominali e le variabili ordinali non solo influenzano il modo in cui vengono raccolti i dati, ma influenzano anche la profondità dell'analisi successiva. Comprendere le rispettive caratteristiche e gli scenari di utilizzo adeguati è cruciale per un'analisi efficace dei dati. Riesci a capire perché è essenziale avere una profonda comprensione di queste due categorie di variabili nel lavoro quotidiano?
