В статистике числовые переменные могут быть классифицированы как дискретные или непрерывные:
Дискретные: переменные, которые могут принимать только целые числа. Например:
- Количество домашних животных в семье (1, 2, 5 и т. д.)
- Количество людей на стадионе (100, 500, 900 и т. д.)
- Количество печенья в банке (3, 11, 22 и т.д.)
Непрерывные: переменные, которые могут принимать любое число, включая числа с несколькими значениями после запятой. Например:
- Высота (70,3434277 дюймов)
- Вес (189,5 фунтов)
- Время (14,226 секунды)
Практическое правило:
Если вы можете посчитать предметы, значит, вы работаете с дискретной переменной, например, подсчитывая количество людей на стадионе.
Но если вы можете измерить предметы, вы работаете с непрерывной переменной — например, измеряя рост, вес, время и т. д.
Используя это эмпирическое правило, вы можете легко классифицировать большинство переменных как дискретные или непрерывные.
Однако есть одна переменная, которую сложно классифицировать, — это возраст.С одной стороны, вы можете посчитать возраст человека в годах (например, 40 лет), но вы также можете точно измерить чей-то возраст (например, 40,225 лет).
Итак, возраст — дискретная или непрерывная переменная?
Является ли возраст дискретным или непрерывным?
С технической точки зрения возраст — непрерывная переменная, потому что он может принимать любое значение с любым количеством знаков после запятой.
Если вы знаете чью-то дату рождения, вы можете рассчитать точный возраст, включая годы, месяцы, недели, дни, часы, секунды и т. д., поэтому можно сказать, что кому-то 6,225549 лет.
Вы не можете сделать то же самое с дискретной переменной, такой как «количество домашних животных», принадлежащих семье. Например, нельзя сказать, что в семье 6 225 549 домашних животных. У них либо 6, либо 7 домашних животных.
Однако при проведении статистического анализа возраст почти всегда рассматривается как дискретная переменная.
Рассмотрим следующие примеры, чтобы проиллюстрировать это.
Пример 1: Использование возраста в медицинских исследованиях
Предположим, медицинский работник проводит исследование, в ходе которого хочет узнать, как возраст, диета и физические упражнения влияют на артериальное давление.
При сборе данных об участниках исследования она будет записывать их возраст, используя целые числа, такие как 27 лет, 30 лет, 45 лет и т. д.
Хотя технически возраст является непрерывной переменной, она будет рассматривать его как дискретную переменную и собирать данные только с использованием целых чисел.
Пример 2: Использование возраста в биологических исследованиях
Предположим, биолог хочет понять взаимосвязь между высотой растения и возрастом растения.
При расчете данных по отдельным растениям она будет измерять их высоту в сантиметрах и измерять их возраст в днях, неделях или месяцах. Например, она может измерить их возраст как 22 дня, 29 дней, 34 дня и т. д.
Хотя она могла бы измерить возраст как 22,4543 дня, 29,8868 дня, 34,0001 дня и т. д., она, скорее всего, измерит его, используя целые числа, поскольку это проще сделать.
Резюме
Если вас спросят, является ли возраст непрерывной или дискретной переменной в классе «Введение в статистику», правильный ответ — технически непрерывный.
Однако в реальном мире возраст часто рассматривается как дискретная переменная, потому что это имеет больше смысла при сборе данных и при представлении результатов исследования.
Дополнительные ресурсы
Почему важна статистика? (10 причин, по которым статистика имеет значение!)
Качественные и количественные переменные: в чем разница?
Уровни измерения: номинальный, порядковый, интервальный и относительный