Language
Country/Area
No result found
nan
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.
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.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.
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?
