Language
Country/Area
No result found
nan
В статистике тип переменных может влиять на многие аспекты анализа данных, особенно при выборе статистических моделей для интерпретации данных или прогнозов. Понимание того, что такое номинальные и порядковые переменные, и различия между ними имеют решающее значение для ученых и исследователей данных. В этой статье будут изучаться переменные в этих двух категориях подробно и иллюстрируют их характеристики и приложения.
Номинальные переменные, также известные как качественные переменные, относятся к наличию ограниченного числа значений, каждое значение, соответствующее определенному качественному атрибуту. Эти переменные представляют, что между категориями нет достоверной сортировки.
Номинальные переменные - это переменные, используемые для представления категорий, и между этими категориями нет внутреннего ранжирования или сортировки. Например, при сборе демографической информации, пол, типа крови или политических партий, к которым они принадлежат (например, Зеленая Партия, Христианская демократическая партия, социал -демократическая партия и т. Д.), являются номинальными переменными. Это означает, что не существует значимой математической связи между значениями этих переменных и может использоваться только для различения различных категорий.
Orbitrary переменные - это переменные с четкой сортировкой или рейтингом. Хотя можно сравнить категории порядковых переменных, таких как хорошие, общие и бедные, что означает, что мы можем сказать, что «хорошее» лучше, чем «вообще», мы не можем определить конкретный разрыв между ними.
По сравнению с номинальными переменными, порядковые переменные имеют свои уникальные функции в анализе данных. Порядки переменные не только указывают категорию, но и обеспечивают относительную связь между этими категориями. Например, в опросе удовлетворенности респондентам может быть предложено выбрать между «очень удовлетворенным», «удовлетворенным», «общим», «недовольным» и «очень недовольным». Этот выбор образует упорядоченное расположение и может использоваться для вывода удовлетворения респондента.
Как определить номинальные переменные и порядковые переменные
Чтобы правильно определить категории переменных, исследователи могут рассмотреть следующие проблемы:
- Может ли значение этой переменной быть эффективно математическим?
- Есть ли четкий вид между категориями переменных?
- Можно ли использовать эти категории только для классификации людей, не сравнивая их различия?
Например, если переменной является уровень образования (например, начальная школа, средняя школа, университет), то это порядковая переменная, поскольку можно оценить рейтинг между уровнем образования. Однако, если переменной является тип крови (например, A, B, AB, O), то это номинальная переменная. Кроме того, при рассмотрении данных обследования населения гендерные переменные не могут быть математически рассчитаны и могут использоваться только для классификации, что, очевидно, является номинальной переменной.
Применение номинальных переменных и порядковых переменных
В практических приложениях выбор номинальных и порядковых переменных будет влиять на стратегию анализа данных. Например, при использовании порядковых переменных исследователи могут проводить более глубокий анализ, такой как сопоставление моделей порядковой регрессии, чтобы понять корреляцию между удовлетворенностью и другими количественными переменными.
Относительно, номинальные переменные обычно используются для групповых сравнений, а статистические методы, такие как калибровка хи-квадрат, используются для проверки корреляции между различными категориями.
Кроме того, эти две категории переменных также очень важны в машинном обучении. Например, при выполнении задач классификации номинальные переменные могут использоваться в качестве функций, в то время как порядковые переменные могут помочь модели предсказать реальные эффекты классификации данных. Правильный выбор метода правильного кодирования (например, виртуальные переменные или кодирование порядка) для различных типов переменных может помочь извлечь больше значения из данных.
Заключение
В качестве основной концепции в анализе данных и исследованиях номинальные переменные и порядковые переменные не только влияют на то, как собираются данные, но и влияют на глубину последующего анализа. Понимание их соответствующих характеристик и подходящих сценариев использования имеет решающее значение для эффективного анализа данных. Можете ли вы понять, почему важно иметь глубокое понимание этих двух категорий переменных в повседневной работе?
