定量变量

本文解释了统计学中的定量变量。因此，您将了解定量变量的含义、定量变量的示例以及定量变量的不同类型。

什么是数量变量？

在统计学中，定量变量是一种只包含数值量的变量。换句话说，定量变量是只能取数值的变量。

例如，体重是一个定量变量，因为它只能取数字作为值（65公斤、79公斤、51公斤）。

定量变量也称为数值变量，因为它们只允许数字。

因此，由于定量变量的特性，可以对其进行算术运算。此外，还可以计算这类变量的统计参数，这使得它们在统计中非常有用。

定量变量的示例

现在我们知道了定量变量的定义，让我们看一些此类统计变量的示例，以更好地理解这个概念。

• 人的身高：1.75 m、1.52 m、1.69 m…
• 人的年龄：5、9、16、24、32、57……
• 掷骰子时可能出现的结果：1、2、3、4、5 或 6。
• 一个人的月薪：1500美元、4000美元、2750美元……
• 公司员工人数：54、29、158、561、302……
• 房间温度：25 ℃、17 ℃、15 ℃…
• 运动员跑100米所需时间：9.71秒、10.25秒、12.03秒……
• 衣柜里的裤子数量：9、19、4、13、10……

定量变量的类型

定量变量有两种类型：

• 离散定量变量：只能取任意两个值之间的有限个值。例如：房子里的床位数量（1、2、3……）。
• 连续定量变量：可以取区间内的任意值。例如：某些股票的价值（5.31 美元、6.97 美元、2.81 美元……）。

区分数值变量和连续变量的一个技巧是查看变量是否可以采用十进制值。如果变量允许小数，则表示该变量是连续的，否则是离散变量。尽管这个技巧并不适用于所有情况，但它在绝大多数情况下都是有用的。

定量和定性变量

在最后一节中，我们将了解如何区分定量变量和定性变量，因为它们是统计学中广泛使用的两种相反类型的变量。

定量变量和定性变量的区别在于它们所承认的值的类型。定量变量只接受数值，而定性变量只能具有特征或品质的值。

所以，要区分它是定量变量还是定性变量，我们只需要看它是否可以取数值即可。在这种情况下它是一个定量变量，否则它是一个定性变量。

要比较这两种类型的变量并查看定性变量的示例，请单击此处：