В статистике есть два типа переменных:
Количественные переменные : переменные, представляющие измеримую величину. Примеры включают:
- Квадратные метры
- Высота
- Масса
- Численность населения
Качественные переменные : переменные, которые принимают имена или ярлыки и вписываются в категории. Примеры включают:
- Цвет глаз
- Пол
- Семейный статус
- Порода собаки
У студентов часто возникает вопрос:
Возраст считается качественной или количественной переменной?
Краткий ответ:
Возраст является количественной переменной, поскольку он представляет собой измеримую величину.
Например, если кому-то 35 лет, то мы знаем, что он на 5 лет старше 30-летнего, но на 5 лет моложе 40-летнего.
Мы не можем сказать то же самое о такой качественной переменной, как «цвет глаз», потому что бессмысленно сравнивать «голубые», «зеленые» и «карие» глаза в числовом выражении.
Кроме того, поскольку возраст является количественной переменной, это означает, что мы можем рассчитать для него сводную статистику, например:
- Меры центральной тенденции , такие как среднее значение, медиана и мода.
- Меры дисперсии , такие как диапазон, межквартильный диапазон и стандартное отклонение.
Например, если у нас есть набор данных, содержащий возраст 100 человек, мы можем рассчитать средний возраст, медианный возраст, диапазон возрастов и т. д.
Мы не могли сделать то же самое для качественных переменных.
Когда возраст не является количественной переменной?
Единственный сценарий, в котором возраст не считается количественной переменной, — это когда мы используем возрастные группы.
В этом сценарии возраст будет качественной переменной, поскольку возрасты можно сгруппировать в категории.
Например, предположим, что экономист хочет изучить взаимосвязь между годовым доходом и возрастом, поэтому он рассылает опрос 1000 человек и просит их указать свою возрастную группу одним из следующих способов:
- До 18
- от 18 до 35
- от 35 до 52
- от 53 до 70
- старше 70
В этом сценарии возраст будет рассматриваться как качественная переменная, поскольку каждый человек попадет в определенную возрастную категорию, а не в определенное числовое значение возраста.
В этом сценарии мы не могли рассчитать сводную статистику, такую как среднее значение и медиана, потому что на самом деле мы не знаем конкретный возраст каждого человека.
Дополнительные ресурсы
Следующие руководства предлагают дополнительную информацию о типах переменных:
Качественные и количественные переменные: в чем разница?
Уровни измерения: номинальный, порядковый, интервальный и относительный