변수 유형(통계)

여기에서는 통계에 얼마나 많은 유형의 변수가 있는지 확인할 수 있습니다. 따라서 이 기사에서는 다양한 유형의 통계 변수가 무엇인지 설명하고 각 변수 유형에 대한 몇 가지 예를 볼 수 있습니다.

변수의 유형은 무엇입니까?

통계에서 변수 유형은 다음과 같습니다.

• 정성변수(Qualitative Variable) : 품질이나 범주를 값으로 가지는 변수.
  • 순서형 정성변수 : 변수의 범주를 정렬할 수 있습니다.
  • 명목형 정성변수 : 값은 어떠한 계층적 순서도 허용하지 않습니다.
• 정량변수(Quantitative Variable) : 값이 숫자로 표시되는 변수.
• 이산형 양적 변수 : 변수는 유한한 수의 값만 취할 수 있습니다.
• 연속형 양적변수 : 변수는 구간 내에서 임의의 값을 가질 수 있습니다.

각 유형의 통계 변수는 아래에 더 자세히 설명되어 있으며 각 유형의 예가 나와 있습니다.

정성적 변수

정성변수 (또는 범주형 변수 )는 값이 품질, 특성 또는 범주이므로 수치값을 허용하지 않는 변수 유형입니다.

동시에, 질적 변수는 특정 기준에 따라 정렬될 수 있는 순서형 질적 변수 와 계층적으로 정렬될 수 없는 명목형 질적 변수라는 두 가지 하위 유형으로 나뉩니다.

순서형 정성변수의 예:

• 올림픽 메달: 선수는 자신의 순위에 따라 “금”, “은” 또는 “동” 메달을 받게 됩니다.
• 주제의 등급: “좋은 언급”, “탁월함”, “놀라움”, “승인됨” 또는 “긴장감”이 될 수 있습니다.
• 회사의 직업에는 ‘사장’, ‘부사장’, ‘부서장’, ‘인턴’ 등의 직위가 있습니다.
• 귀족의 칭호는 ‘왕’, ‘왕자’, ‘후작’, ‘백작’ 등이 될 수 있습니다.
• 티셔츠 크기: “소형”, “중형”, “대형”, “특대형”…

명목형 정성변수의 예:

• 사람의 성별: “남자” 또는 “여자”일 수 있습니다.
• 사람의 결혼 상태: “기혼”, “미혼”, “이혼”…
• 개인의 직업: “경제학자”, “컴퓨터 과학자”, “미용사” 등이 될 수 있습니다.
• 출생 국가: “아르헨티나”, “멕시코”, “스페인” 등 가능한 국가가 많이 있습니다.
• 개인의 혈액형: “그룹 A”, “그룹 B”, “그룹 AB” 또는 “그룹 0″의 네 가지 가능한 옵션이 있습니다.

정량변수

양적 변수 (또는 숫자 변수 )는 숫자 값만 지원하는 변수 유형입니다. 즉, 양적 변수의 값은 항상 숫자입니다.

정량변수에는 두 가지 하위 유형이 있습니다. 특정 값을 취할 수 없는 변수인 이산형 정량 변수와 임의의 수치값을 취할 수 있는 연속형 정량변수입니다 .

이산형 양적 변수의 예:

• 한 방의 인원수: 1, 2, 5, 9…
• 가족의 자녀 수: 0, 1, 2, 3, 4, 5…
• 주사위를 굴릴 때 가능한 결과는 1, 2, 3, 4, 5 또는 6입니다.
• 경기 중 축구팀이 득점한 골: 1, 2, 4, 5…
• 회사의 직원 수: 54, 29, 158, 561, 302…

연속형 양적 변수의 예:

• 한 그룹의 체중: 74.5kg, 58.14kg, 62.39kg, 83.92kg…
• 실내 온도: 25°C, 19.50°C, 12.83°C, 17.52°C, 29.4°C…
• 선수가 100m를 주파하는 데 걸리는 시간: 9.81초, 10.02초, 9.52초, 9.74초, 11.25초…
• 두 장소 사이의 거리: 45km, 0.82km, 634km, 35.87km, 23.548km…
• 자동차의 속도: 58.00km/h, 34.25km/h, 29.50km/h, 14.96km/h, 76.94km/h…

다른 유형의 변수

일반적으로 통계에서 변수는 위에서 본 유형에 따라 분류됩니다. 그러나 아래에서 볼 수 있듯이 다양한 유형의 통계 변수를 분류하는 다른 방법도 있습니다.

다른 변수와의 관계에 따라

통계 연구에서 변수는 서로의 관계에 따라 분류될 수 있습니다.

• 독립변수(Independent Variable) : 그 값이 다른 변수에 의존하지 않는 변수.
• 종속변수 : 다른 변수(독립변수)의 값에 따라 그 값이 달라지는 변수.
• 개입변수(Intervening Variable) : 독립변수와 종속변수의 관계에 영향을 주지만 분석 대상이 아닌 변수.

예를 들어, 연구 조사에서 학생의 성적과 학습 시간 간의 관계를 통계적으로 조사하는 경우 종속 변수는 성적이고 독립 변수는 학습 시간입니다. 성적은 공부 시간에 따라 달라지는 것이지 그 반대가 아니기 때문입니다.

마찬가지로, 프로그램을 설명할 때 교사의 동기가 개입 변수가 될 것입니다. 논리적으로는 최선과 최악을 설명하기 때문에 각 교사의 동기에 따라 성적이 달라질 수 있지만 이는 분석 대상이 아닌 특성입니다.

귀하의 규모에 따라

수치 변수를 나타내는 척도의 절대 영점에 따라 두 가지 유형을 구분할 수 있습니다.

• 비율 변수 : 절대 영점이 나타내는 양의 절대 영점과 일치하는 변수. 예: 자동차의 속도(자동차의 속도가 0km/h이면 자동차가 움직이지 않는다는 의미).
• 간격변수(Interval Variable) : 0이 나타내는 양의 절대영도에 해당하지 않는 변수. 예: 온도(0℃는 음의 온도도 존재하므로 온도가 없음을 의미하지 않음).

값의 개수에 따라

통계변수가 취할 수 있는 가능한 값의 개수에 따라 두 가지 유형을 구분합니다.

• 이분형 변수 : 변수는 두 개의 값만 가질 수 있습니다. 예: 추첨(앞면 또는 뒷면).
• 다원변수(Polytomous Variable) : 변수는 3개 이상의 값을 가질 수 있습니다. 예: 개인의 직업(웨이터, 의사, 번역가 등).