定性变量

本文解释了什么是定性变量。因此，您将了解统计中定性变量的含义、定性变量的示例以及定性变量的不同类型。

什么是定性变量？

在统计学中，定性变量是一类其值为质量或特征的变量。换句话说，定性变量不允许数值，而只能取代表质量或类别的值。

例如，婚姻状况是一个定性变量，因为它只能取单个特征或质量的值（单身、已婚、离婚等）。

定性变量也称为分类变量，因为它们的值是非数字类别。

定性变量的示例

了解定性变量的定义后，我们现在将看到此类统计变量的几个示例，以更好地理解该概念：

• 一个人的性别：可以是“男人”或“女人”。
• 一个人的职业：可以是“经济学家”、“计算机科学家”、“美发师”……
• 实验的结果：可以是“成功”，也可以是“失败”。
• 裤子的颜色：颜色有很多种，但数量有限，比如“红”、“蓝”、“绿”……
• 一个人的经济水平：可以分为“穷人”、“中产阶级”或“富人”。
• 哪只手占主导地位：一个人可以是“右撇子”、“左撇子”或“灵巧的”。
• 一个人居住的房屋类型：可以是“公寓”、“复式公寓”、“独立屋”、“豪宅”……
• 平局结果：只能是“正面”或“反面”。

定性变量的类型

不同类型的定性变量如下：

• 二分定性变量：它们只能取两个值。例如：一个人的性别（男人或女人）。
• 多分定性变量：它们承认三种或更多可能性。在这种类型的定性变量中，我们区分两类：
• 序数定性变量：变量的可能性质或类别可以按层次排序。例如：公司的职业（总裁、副总裁、部门主管、经理、实习生等）。
• 名义定性变量：变量值无法排序。例如：出生国（阿根廷、墨西哥、西班牙、哥伦比亚等）。

定性变量和定量变量

最后，我们将看到定性变量与定量变量有何不同，因为它们是统计中经常使用的两种相反类型的变量。

顾名思义，定量变量是只接受数值的变量。因此，定量变量并不代表质量或类别，而是它们的值是数字。例如，人的身高是一个定量变量（1.89 m、1.62 m、1.75 m……）。

因此，我们可以很容易区分一个变量是定性的还是定量的，只需要看看它能取什么类型的值。如果它的值是数字，那么它是定量变量，另一方面，如果它只承认品质或类别，那么它是定性变量。