Nas estatísticas, o tipo de variável pode influenciar muitos aspectos da análise de dados, especialmente ao selecionar modelos estatísticos para interpretar dados ou fazer previsões. Compreender o que são variáveis ​​nominais e ordinais, e as diferenças entre elas são cruciais para os cientistas e pesquisadores de dados. Este artigo explorará as variáveis ​​nessas duas categorias em profundidade e ilustrará suas características e aplicações.

variáveis ​​nominais, também conhecidas como variáveis ​​qualitativas, referem -se a ter um número limitado de valores, cada valor correspondente a um determinado atributo qualitativo. Essas variáveis ​​representam que não há classificação válida entre as categorias.

Variáveis ​​nominais são variáveis ​​usadas para representar categorias e não há classificação ou classificação intrínseca entre essas categorias. Por exemplo, ao coletar informações demográficas, gênero, tipo de sangue ou partidos políticos aos quais pertencem (como o Partido Verde, Partido Democrata Cristão, Partido Social Democrata etc.) são variáveis ​​nominais. Isso significa que não há uma relação matemática significativa entre os valores dessas variáveis ​​e só pode ser usada para distinguir diferentes categorias.

variáveis ​​orbitrárias são variáveis ​​com significados claros de classificação ou classificação. Embora as categorias de variáveis ​​ordinais possam ser comparadas, como boa, geral e pobre, o que significa que podemos dizer que "bom" é melhor do que "geralmente", não podemos determinar a lacuna específica entre elas.

Comparado com variáveis ​​nominais, as variáveis ​​ordinais têm suas funções exclusivas na análise de dados. As variáveis ​​ordinais não apenas especificam uma categoria, mas também fornecem a relação relativa entre essas categorias. Por exemplo, em uma pesquisa de satisfação, os entrevistados podem ser solicitados a escolher entre "muito satisfeito", "satisfeito", "geral", "insatisfeito" e "muito insatisfeito". Essas opções formam um arranjo ordenado e podem ser usadas para inferir a satisfação do entrevistado.

Como identificar variáveis ​​nominais e variáveis ​​ordinais

Para identificar corretamente as categorias de variáveis, os pesquisadores podem considerar os seguintes problemas:

  • O valor dessa variável pode ser efetivamente matemático?
  • Existe um tipo claro entre as categorias de variáveis?
  • Essas categorias podem ser usadas apenas para categorizar indivíduos sem comparar suas diferenças?

Por exemplo, se a variável é o nível de educação (como escola primária, ensino médio, universidade), essa é uma variável ordinal porque a classificação entre o nível de educação pode ser julgada. No entanto, se a variável for tipo sanguíneo (como A, B, AB, O), essa é uma variável nominal. Além disso, ao revisar os dados da pesquisa da população, as variáveis ​​de gênero não podem ser calculadas matematicamente e só podem ser usadas para classificação, o que é obviamente uma variável nominal.

Aplicação de variáveis ​​nominais e variáveis ​​ordinais

Em aplicações práticas, a seleção de variáveis ​​nominais e ordinais afetará a estratégia de análise de dados. Por exemplo, ao usar variáveis ​​ordinais, os pesquisadores podem realizar análises mais aprofundadas, como modelos de regressão ordinal correspondentes, para entender a correlação entre satisfação e outras variáveis ​​quantitativas.

Relativamente, as variáveis ​​nominais geralmente são usadas para comparações de grupo, e métodos estatísticos como calibração do qui-quadrado são usados ​​para testar a correlação entre diferentes categorias.

Além disso, essas duas categorias de variáveis ​​também são muito importantes no aprendizado de máquina. Por exemplo, ao executar tarefas de classificação, as variáveis ​​nominais podem ser usadas como recursos, enquanto as variáveis ​​ordinais podem ajudar o modelo a prever os efeitos reais da classificação de dados. A escolha correta do método de codificação correta (como variáveis ​​virtuais ou codificação ordinal) para diferentes tipos de variáveis ​​pode ajudar a extrair mais valor dos dados.

Conclusão

Como um conceito básico na análise e pesquisa de dados, variáveis ​​nominais e variáveis ​​ordinais não apenas afetam a maneira como os dados são coletados, mas também afetam a profundidade da análise subsequente. Compreender suas respectivas características e cenários de uso adequados é crucial para uma análise eficaz de dados. Você consegue entender por que é essencial ter um profundo entendimento dessas duas categorias de variáveis ​​no trabalho diário?

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