XNUMX 種類の統計変数とは何ですか?

統計変数には量的変数と質的変数の XNUMX 種類があります。量的変数は測定および定量化できる数値変数ですが、質的変数は形質や特性を反映する非数値変数です。

量的変数は、連続変数と離散変数の XNUMX つのサブカテゴリーに分類できます。連続変数は無限に多くの値を取ることができる変数ですが、離散変数は特定の値のみを取ることができる変数です。

量的変数の例:
- 年
- サイズ
- 重さ
- 所得

質的変数は、多くの場合、名義変数と順序変数という XNUMX つのサブカテゴリーに分類されます。名義変数は自然な順序を持たない変数ですが、順序変数には自然な順序があります。

質的変数の例:
– セックス
- 目の色
- 血液型
- 教育レベル

適切なデータ分析方法を選択できるように、統計変数の種類を理解することが重要です。一般に、量的変数は平均、標準偏差、中央値などの記述統計を使用して分析され、質的変数はカイ二乗検定などのノンパラメトリック統計を使用して分析されます。

さらに、分析から得られた結果を理解するには、データが表す変数のタイプを特定する能力が必要です。

統計変数の例は、次のような多くのデータソースにあります。
– 市場調査
– 一般質問
– 政府データ
– ビジネスデータ

統計変数は、統計学者、社会科学者、データアナリスト、医療専門家などによって使用されます。

統計変数の種類は、データを調べて、それが数値変数であるか非数値変数であるか、また測定および定量化できるかどうかを判断することによって識別できます。

定量的データは、連続データと離散データの XNUMX つのサブカテゴリに分類できます。

多くの場合、質的データは名目データと順序データという XNUMX つのサブカテゴリーに分類されます。

記述統計は、中心傾向 (平均、中央値、最頻値) と分散 (標準偏差、分散、範囲) の尺度を提供することにより、量的データを分析するために使用されます。

ノンパラメトリック統計は、観察された頻度と予想される頻度を比較し、その差が有意かどうかを判断することにより、定性データを分析するために使用されます。カイ二乗検定は、定性データ分析で一般的に使用されるノンパラメトリック統計の一例です。