المتغيرات الفئوية أو الكمية: التعريف + الأمثلة

في الإحصاء، يمكن تصنيف المتغيرات على أنها فئوية أو كمية .

المتغيرات الفئوية: المتغيرات التي تأخذ أسماء أو تسميات. الامثله تشمل:

• الحالة الاجتماعية (“متزوج، أعزب، مطلق”)
• حالة التدخين (“مدخن”، “غير مدخن”)
• لون العين (“أزرق”، “أخضر”، “بندقي”)
• مستوى التعليم (على سبيل المثال “المدرسة الثانوية”، “درجة البكالوريوس”، “درجة الماجستير”)

المتغيرات الكمية: المتغيرات التي تأخذ قيما عددية. الامثله تشمل:

• حجم الفرد
• الحجم السكاني للمدينة
• عدد الطلاب في الفصل
• عدد الأمتار المربعة في المنزل

ويلخص الجدول التالي الفرق بين هذين النوعين من المتغيرات:

أمثلة: المتغيرات الفئوية والمتغيرات الكمية

استخدم الأمثلة التالية لفهم المتغيرات الفئوية والكمية بشكل أفضل.

مثال 1: ارتفاع النبات

عالم نبات يسير عبر غابة محلية ويقيس ارتفاع نوع معين من النباتات. متغير ارتفاع النبات هو متغير كمي لأنه يأخذ قيما عددية. على سبيل المثال، يمكن أن يكون الارتفاع 15 بوصة، 17.5 بوصة، 19.2 بوصة، إلخ.

مثال 2: إيجارات العطلات

يقوم أحد الباحثين بإجراء مقابلات مع 200 شخص ويسألهم عن مكان إجازتهم المفضل. يعد متغير موقع الإجازة متغيرًا فئويًا لأنه يأخذ أسماء. على سبيل المثال، قد تتضمن الإجابات “ميامي”، و”سان فرانسيسكو”، و”هيلتون هيد”، وما إلى ذلك.

مثال 3: حزب سياسي

يقوم عالم سياسي بإجراء مقابلات مع 50 شخصًا في مدينة معينة ويسألهم عن الحزب السياسي الذي ينتمون إليه. إن متغير الحزب السياسي هو متغير تصنيفي لأنه له تسميات. على سبيل المثال، قد تتضمن الإجابات “ديمقراطي”، “جمهوري”، “مستقل”، وما إلى ذلك.

مثال 4: وقت التنفيذ

يقوم المدرب بتسجيل أوقات السباق لـ 20 متعقبًا. متغير وقت التشغيل هو متغير كمي لأنه يأخذ قيما عددية. على سبيل المثال، يمكن أن يكون وقت التشغيل 58 ثانية، 60.343 ثانية، 65.4 ثانية، إلخ.

مثال 5: أسعار المساكن

يقوم خبير اقتصادي بجمع بيانات عن أسعار المساكن في مدينة معينة. متغير سعر العقار هو متغير كمي لأنه يأخذ قيما عددية. على سبيل المثال، يمكن أن يصل سعر المنزل إلى 149,000 دولار، أو 289,000 دولار، أو 560,000 دولار، وما إلى ذلك.

كيفية وصف المتغيرات الفئوية والكمية

يمكننا تلخيص المتغيرات الفئوية باستخدام الجداول التكرارية.

على سبيل المثال، لنفترض أننا قمنا بجمع بيانات عن لون عيون 100 فرد. وبما أن “لون العين” متغير تصنيفي، فيمكننا استخدام الجدول التكراري التالي لتلخيص قيمه:

يمكننا تلخيص المتغيرات الكمية باستخدام الإحصائيات الوصفية المختلفة.

على سبيل المثال، لنفترض أننا نجمع بيانات عن مساحة 100 منزل بالقدم المربع. بما أن “اللقطة المربعة” هي متغير كمي، فيمكننا استخدام الإحصائيات الوصفية التالية لتلخيص قيمها:

• المتوسط: 1,800
• المتوسط: 2,150
• الوضع: 1600
• المدى: 6,500
• المقياس الربعي: 890
• الانحراف المعياري: 235

تعطينا هذه المقاييس فكرة عن مكان وجود القيمة المركزية وكذلك توزيع القيم لذلك المتغير.

ذات صلة: كيفية رسم البيانات الفئوية في R