1.2. RODZAJE ZMIENNYCH

1.2. RODZAJE ZMIENNYCH

W analizie statystycznej mamy do czynienia z różnymi rodzajami zmiennych. Zmienna to pojęcie odnoszące się do cechy lub właściwości, która może przyjąć różne wartości lub opisywać różne zjawiska. Teraz przyjrzymy się, jak można je klasyfikować i jakie przykłady można znaleźć w rzeczywistości.

1. Zmienne Jakościowe (Kategoryczne):

Zmienne jakościowe, nazywane także kategorycznymi, opisują cechy, które nie są mierzalne liczbami. Dzielimy je na:

  • Zmienne nominalne, które reprezentują różne kategorie lub grupy bez hierarchii. Przykłady to kolor oczu (nie można powiedzieć, że jeden kolor jest „większy” lub „mniejszy” niż inny), marka samochodu, płeć itp.
  • Zmienne porządkowe, które mają określoną hierarchię lub porządek. Przykłady to poziom wykształcenia (np. podstawowe, średnie, wyższe) lub ocena produktu (np. bardzo słaby, słaby, dobry, bardzo dobry).

Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuły: „Statystyki opisowe dla zmiennych jakościowych”, „Testy chi kwadrat – analiza danych jakościowych”.

2. Zmienne Ilościowe (Liczbowe):

Zmienne ilościowe to takie, które można zmierzyć liczbami. Dzielimy je na:

  • Ilościowe dyskretne, które przyjmują określone, rozłączne wartości liczb całkowitych. Przykłady to liczba dzieci w rodzinie (0, 1, 2, itd.) lub liczba produktów w koszyku zakupowym (1, 2, 3, itd.).
  • Ilościowe ciągłe, które mogą przyjmować dowolne wartości w określonym zakresie. Przykłady to wzrost ludzi, waga produktu, lub wiek.

Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach: „Statystyki opisowe dla zmiennych ilościowych”, „Testy parametryczne: Test t-studenta dla prób niezależnych (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”, „Testy parametryczne: Test t-studenta dla prób zależnych (wprowadzenie do statystyki porównawczej)”.

Zrozumienie rodzajów zmiennych jest istotne, ponieważ wpływa na wybór odpowiednich metod analizy danych. W kolejnych wpisach na blogu będziemy omawiać, jakie techniki statystyczne można stosować dla różnych rodzajów zmiennych, aby lepiej zrozumieć dane i odpowiedzieć na pytania badawcze. Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuły: „Wprowadzenie do analizy statystycznej”, „Ocena jakości danych i ich wpływ na wyniki statystyczne w rozprawach doktorskich”.