나이는 구간변수인가, 비율변수인가? (설명 및 예)

통계에서 모든 변수는 다음 네 가지 측정 척도 중 하나로 측정됩니다.

• 명목형(Nominal) : 양적 가치를 가지지 않는 변수.
• 순서 형(Ordinal) : 자연적인 순서를 가지지만 값 사이에 수량화 가능한 차이가 없는 변수입니다.
• 간격 : 값 사이에 자연스러운 순서와 정량화 가능한 차이가 있지만 “진짜 0” 값은 없는 변수입니다.
• 비율(Ratio) : 자연적인 순서, 값 사이의 수량화 가능한 차이 및 “진짜 0” 값을 갖는 변수입니다.

다음 그래프는 이러한 다양한 측정 수준을 요약합니다.

학생들이 자주 묻는 질문은 다음과 같습니다.

“연령”은 간격 변수 또는 비율 변수로 간주됩니까?

짧은 대답:

연령은 “진짜 0” 값을 갖기 때문에 가변 비율로 간주됩니다.

개인은 0세(신생아)도 가능하며, 0세와 10세의 차이는 10세와 20세의 차이와 같다고 할 수 있습니다.

나이는 가변적 비율이기 때문에 10세 사람은 5세 사람의 나이가 두 배라고 말할 수도 있습니다.

이를 온도와 같은 간격 변수와 비교해 보세요. 온도가 음수일 수 있으므로 온도에 “진짜 0″이 없기 때문에 섭씨 10도가 섭씨 5도의 두 배라고 말할 수 없습니다.

나이가 가변비율이 아닌 경우는 언제인가?

연령이 가변 비율로 간주되지 않는 유일한 경우는 연령에 대해 수집한 데이터가 분류되는 경우입니다.

예를 들어, 우리는 설문조사를 보내고 사람들에게 다음 선택 사항 중에서 어느 연령대에 속하는지 물어볼 수 있습니다.

• 0~19세
• 20~39세
• 40~59세
• 60세 이상

이 시나리오에서는 잠재적 값 사이에 자연스러운 순서가 있으므로 나이는 순서형 변수로 처리됩니다.

0~19세는 20~39세 미만, 40~50세 미만은 60세 이상을 말한다.

이 시나리오에서는 나이를 비율 변수로 분류하지 않습니다. 왜냐하면 20~39세 연령 그룹의 누군가가 0~19세 연령 그룹의 누군가보다 나이가 두 배 더 많다는 것을 확실하게 말할 수 없기 때문입니다. . 정확한 나이.

이는 연령을 변수 비율로 분류하지 않는 드문 시나리오를 나타냅니다.

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