可变间隔

本文解释什么是区间变量。因此，您将找到区间变量的定义、区间变量的解释示例，以及此类统计变量的特征。

什么是区间变量？

在统计学中，区间变量是没有绝对零的定量变量。也就是说，区间变量表示数值但没有绝对零。

因此，区间变量用于定量比较不同元素的相同特征。此外，区间变量允许您建立数字顺序。

区间变量示例

温度是区间变量的一个例子，因为它是一个定量变量，但它的0并不对应温度的绝对零，而是一个任意值（水的冰点）。

例如，0°C 和 10°C 之间的差异是 0°C 和 20°C 之间差异的一半，但是，20°C 并不是 10°C 温度的两倍，因为 0°C 不对应于绝对零温度。

区间变量的特征

区间变量的特点如下：

• 一般来说，区间变量优于名义变量和序数变量，因为它们允许进行数值比较。
• 不同区间变量之间可以进行算术运算，因为它们代表数值，但有些运算（例如乘法或除法）是没有意义的，因为这些类型的变量不具有绝对零。
• 区间变量的两个连续值之间的差相等。例如，11°C 和 12°C 之间的差异相当于 23°C 和 24°C 之间的差异。
• 可以计算区间变量的统计测量。

区间变量和比率变量

在最后一节中，我们将看到区间变量与比率变量有何不同，因为它们是两个密切相关的统计概念。

比率变量是绝对零的数值变量。例如，尺寸是一个比率变量，因为 0 等于比例上的绝对零。

因此，这两类变量之间的差异绝对为零或不为零。区间变量的零并不对应于它所表示的数量的绝对零，而比率变量的零和绝对零是等效的。