Language
Country/Area
No result found
nan
Trong thống kê, loại biến có thể ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh của phân tích dữ liệu, đặc biệt là khi chọn các mô hình thống kê để giải thích dữ liệu hoặc đưa ra dự đoán. Hiểu những gì là các biến danh nghĩa và thứ tự, và sự khác biệt giữa chúng là rất quan trọng đối với các nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu. Bài viết này sẽ khám phá các biến trong hai loại sâu này và minh họa các đặc điểm và ứng dụng của chúng.
Các biến danh nghĩa, còn được gọi là các biến định tính, đề cập đến việc có số lượng giá trị giới hạn, mỗi giá trị tương ứng với một thuộc tính định tính nhất định. Các biến này biểu thị rằng không có phân loại hợp lệ giữa các danh mục.
Các biến danh nghĩa là các biến được sử dụng để biểu diễn các loại và không có xếp hạng nội tại hoặc sắp xếp giữa các loại này. Ví dụ, khi thu thập thông tin nhân khẩu học, giới tính, nhóm máu hoặc các đảng chính trị mà họ thuộc về (như Đảng Xanh, Đảng Dân chủ Kitô giáo, Đảng Dân chủ Xã hội, v.v.) là những biến số danh nghĩa. Điều này có nghĩa là không có mối quan hệ toán học có ý nghĩa giữa các giá trị của các biến này và chỉ có thể được sử dụng để phân biệt các loại khác nhau.
Các biến quỹ đạo là các biến có ý nghĩa sắp xếp hoặc xếp hạng rõ ràng. Mặc dù các loại biến thứ tự có thể được so sánh, chẳng hạn như tốt, chung và nghèo, điều đó có nghĩa là chúng ta có thể nói rằng "tốt" tốt hơn "nói chung", chúng ta không thể xác định khoảng cách cụ thể giữa chúng.
So với các biến danh nghĩa, các biến thứ tự có chức năng duy nhất của chúng trong phân tích dữ liệu. Các biến thứ tự không chỉ chỉ định một danh mục, mà còn cung cấp mối quan hệ tương đối giữa các loại này. Ví dụ, trong một cuộc khảo sát về sự hài lòng, những người được hỏi có thể được yêu cầu lựa chọn giữa "rất hài lòng", "hài lòng", "chung", "không hài lòng" và "rất không hài lòng". Những lựa chọn này tạo thành một sự sắp xếp có trật tự và có thể được sử dụng để suy ra sự hài lòng của người trả lời.
Cách xác định các biến danh nghĩa và biến thứ tự
Để xác định chính xác các loại biến, các nhà nghiên cứu có thể xem xét các vấn đề sau:
- Giá trị của biến này có thể có hiệu quả toán học không?
- Có một loại rõ ràng giữa các loại biến không?
- Các danh mục này chỉ được sử dụng để phân loại các cá nhân mà không so sánh sự khác biệt của chúng?
Ví dụ, nếu biến là trình độ học vấn (như trường tiểu học, trường trung học cơ sở, trường đại học), thì đây là một biến số vì thứ hạng giữa trình độ học vấn có thể được đánh giá. Tuy nhiên, nếu biến là nhóm máu (như A, B, AB, O), thì đây là một biến danh nghĩa. Ngoài ra, khi xem xét dữ liệu khảo sát dân số, các biến giới tính không thể được tính toán về mặt toán học và chỉ có thể được sử dụng để phân loại, đây rõ ràng là một biến danh nghĩa.
Ứng dụng các biến danh nghĩa và biến thứ tự
Trong các ứng dụng thực tế, việc lựa chọn các biến danh nghĩa và thứ tự sẽ ảnh hưởng đến chiến lược phân tích dữ liệu. Ví dụ, khi sử dụng các biến thứ tự, các nhà nghiên cứu có thể tiến hành phân tích chuyên sâu hơn, chẳng hạn như các mô hình hồi quy thứ tự phù hợp, để hiểu mối tương quan giữa sự hài lòng và các biến định lượng khác.
Tương đối, các biến danh nghĩa thường được sử dụng để so sánh nhóm và các phương pháp thống kê như hiệu chuẩn chi bình phương được sử dụng để kiểm tra mối tương quan giữa các loại khác nhau.
Ngoài ra, hai loại biến này cũng rất quan trọng trong việc học máy. Ví dụ: khi thực hiện các tác vụ phân loại, các biến danh nghĩa có thể được sử dụng làm tính năng, trong khi các biến thứ tự có thể giúp mô hình dự đoán các hiệu ứng thực của việc phân loại dữ liệu. Chọn chính xác phương thức mã hóa đúng (như các biến ảo hoặc mã hóa thứ tự) cho các loại biến khác nhau có thể giúp trích xuất nhiều giá trị hơn từ dữ liệu.
Kết luận
Là một khái niệm cơ bản trong phân tích và nghiên cứu dữ liệu, các biến danh nghĩa và các biến thứ tự không chỉ ảnh hưởng đến cách thu thập dữ liệu mà còn ảnh hưởng đến độ sâu của phân tích tiếp theo. Hiểu các đặc điểm tương ứng của họ và kịch bản sử dụng phù hợp là rất quan trọng để phân tích dữ liệu hiệu quả. Bạn có thể hiểu tại sao điều cần thiết là có một sự hiểu biết sâu sắc về hai loại biến này trong công việc hàng ngày?
