可变残留

本文解释什么是比率变量。因此，您将了解比率变量的含义、比率变量的示例以及此类统计变量的特征。此外，还会显示比率变量和区间变量之间的差异。

什么是可变比率？

在统计学中，比率变量是绝对为零的数值变量。换句话说，比率变量是一个值为数值的变量，而且它的零与其所表示的数量的绝对零一致。

例如，高度是一个比率变量，因为它的值是数字，刻度上的零等于零或没有高度。

因此，原因变量用于比较具有相同属性的不同值的元素并建立顺序。

比率变量的示例

一旦我们了解了比率变量的定义，下面将提供此类变量的几个示例来理解该概念。

• 人的体重：0公斤、32公斤、54.92公斤、75公斤……
• 金钱：0 美元、150 美元、430 美元、1439 美元、2100 美元……
• 汽车的速度：0公里/小时、35公里/小时、62公里/小时、119公里/小时……
• 人的年龄：0、14、29、42、83……
• 电子设备的电池寿命：0分钟、10小时、1天、5天……

请注意，在可变比率中，适用比例规则，或者换句话说，如果一个值是另一个值的两倍，实际上也满足这种关系。例如，20公斤是10公斤的两倍，也就是说20公斤的体重是10公斤的体重的两倍。

尽管这看起来是一个非常明显的特性，但一些统计变量并不具有此特性。事实上，在可变比率中，数量的绝对零与变量的零一致。

比率变量的特征

原因变量的特点如下：

• 它们所代表的数量的绝对零等于变量的零。
• 比率变量没有负数值。
• 由于它们是一种数值变量，而且零由标度的绝对零组成，因此可以使用比率变量执行算术运算。换句话说，比率变量可以进行加、减、乘、除运算。
• 由于前面的属性，可以计算比率变量的统计度量。

比率变量和区间变量

最后，我们将了解比率变量和区间变量之间的区别，因为它们是统计学中密切相关的两种变量。

比率变量和区间变量之间的差异是刻度上的实际值零。在变量比率中，零与其表示的数量的绝对零一致，但是，在区间变量中，零是不同的值。

但是，区间变量在某些情况下可能更有用，您可以在此处查看它们的优缺点：