Ist das alter eine diskrete oder kontinuierliche variable?

In der Statistik können numerische Variablen als diskrete oder kontinuierliche Variablen klassifiziert werden:

Diskret: Variablen, die nur ganze Zahlen annehmen können. Zum Beispiel:

• Anzahl der Tiere einer Familie (1, 2, 5 usw.)
• Anzahl der Personen in einem Stadion (100, 500, 900 usw.)
• Anzahl der Kekse in einem Glas (3, 11, 22 usw.)

Kontinuierlich: Variablen, die eine beliebige Zahl annehmen können, einschließlich Zahlen mit mehreren Nachkommawerten. Zum Beispiel:

• Höhe (70,3434277 Zoll)
• Gewicht (189,5 Pfund)
• Zeit (14,226 Sekunden)

Allgemeine Regel:

Wenn Sie Elemente zählen können, dann arbeiten Sie mit einer diskreten Variablen – zum Beispiel beim Zählen der Anzahl der Personen in einem Stadion.

Wenn Sie die Gegenstände jedoch messen können, arbeiten Sie mit einer kontinuierlichen Variablen – zum Beispiel mit der Messung von Größe, Gewicht, Zeit usw.

Mit dieser Faustregel können Sie die meisten Variablen problemlos als diskret oder kontinuierlich klassifizieren.

Eine Variable, die schwer zu kategorisieren sein kann, ist jedoch das Alter . Einerseits können Sie das Alter einer Person in Jahren zählen (z. B. 40 Jahre), Sie können das Alter einer Person jedoch auch anhand einer genauen Zahl messen (z. B. 40.225 Jahre).

Ist das Alter also eine diskrete oder kontinuierliche Variable?

Ist das Alter diskret oder kontinuierlich?

Technisch gesehen ist das Alter eine kontinuierliche Variable, da sie jeden Wert mit beliebig vielen Dezimalstellen annehmen kann.

Wenn Sie das Geburtsdatum einer Person kennen, können Sie ihr genaues Alter berechnen, indem Sie Jahre, Monate, Wochen, Tage, Stunden, Sekunden usw. einbeziehen. Man kann also sagen, dass jemand 6,225549 Jahre alt ist.

Mit einer diskreten Variablen wie „Anzahl der von einer Familie gehaltenen Haustiere“ könnte man nicht dasselbe tun. Wir können beispielsweise nicht sagen, dass eine Familie 6.225.549 Haustiere hat. Sie haben 6 oder 7 Haustiere.

Bei der Durchführung einer statistischen Analyse wird das Alter jedoch fast immer als diskrete Variable behandelt.

Betrachten Sie die folgenden Beispiele, um dies zu veranschaulichen.

Beispiel 1: Verwendung des Alters im Medizinstudium

Angenommen, ein medizinisches Fachpersonal führt eine Studie durch, in der er oder sie wissen möchte, wie sich Alter, Ernährung und Bewegung auf den Blutdruck auswirken.

Bei der Erfassung von Daten über an der Studie teilnehmende Personen wird deren Alter anhand ganzer Zahlen wie 27 Jahre, 30 Jahre, 45 Jahre usw. erfasst.

Obwohl das Alter technisch gesehen eine kontinuierliche Variable ist, wird es als diskrete Variable behandelt und Daten nur mit Ganzzahlen erfasst.

Beispiel 2: Verwendung des Alters in biologischen Studien

Angenommen, ein Biologe möchte den Zusammenhang zwischen Pflanzenhöhe und -alter verstehen.

Bei der Berechnung von Daten zu einzelnen Pflanzen wird deren Höhe in Zentimetern und ihr Alter in Tagen, Wochen oder Monaten gemessen. Sie könnte zum Beispiel ihr Alter mit 22 Tagen, 29 Tagen, 34 Tagen usw. messen.

Obwohl das Alter als 22,4543 Tage, 29,8868 Tage, 34,0001 Tage usw. gemessen werden kann, wird es wahrscheinlich mit ganzen Zahlen gemessen, da dies einfacher zu bewerkstelligen ist.

Zusammenfassung

Wenn Sie in einem Einführungskurs in die Statistik gefragt werden, ob das Alter eine kontinuierliche oder eine diskrete Variable ist, lautet die richtige Antwort technisch gesehen kontinuierlich.

In der realen Welt wird das Alter jedoch häufig als diskrete Variable behandelt, da es bei der Datenerhebung und der Berichterstattung über die Ergebnisse einer Studie von größerer Bedeutung ist.

Zusätzliche Ressourcen

Warum sind Statistiken wichtig? (10 Gründe, warum Statistiken wichtig sind!)
Qualitative und quantitative Variablen: Was ist der Unterschied?
Messniveaus: nominal, ordinal, Intervall und Verhältnis