Czy wiek jest zmienną dyskretną czy ciągłą?

W statystyce zmienne liczbowe można sklasyfikować jako dyskretne i ciągłe:

Dyskretne: zmienne, które mogą przyjmować tylko liczby całkowite. Na przykład:

• Liczba zwierząt należących do rodziny (1, 2, 5 itd.)
• Liczba osób na stadionie (100, 500, 900 itd.)
• Liczba ciasteczek w słoiku (3, 11, 22 itd.)

Ciągłe: Zmienne, które mogą przyjmować dowolną liczbę, w tym liczby z wieloma wartościami po przecinku. Na przykład:

• Wysokość (70,3434277 cala)
• Waga (189,5 funta)
• Czas (14,226 sekundy)

Główna zasada:

Jeśli potrafisz policzyć elementy, pracujesz ze zmienną dyskretną – na przykład licząc liczbę osób na stadionie.

Ale jeśli możesz zmierzyć elementy, pracujesz ze zmienną ciągłą – na przykład mierząc wzrost, wagę, czas itp.

Stosując tę praktyczną zasadę, można łatwo sklasyfikować większość zmiennych jako dyskretne lub ciągłe.

Jednakże jedną zmienną, którą trudno sklasyfikować, jest wiek . Z jednej strony wiek danej osoby można policzyć w latach (np. 40 lat), ale można też zmierzyć wiek danej osoby za pomocą dokładnej liczby (np. 40 225 lat).

Czy wiek jest więc zmienną dyskretną czy ciągłą?

Czy wiek jest dyskretny czy ciągły?

Technicznie rzecz biorąc, wiek jest zmienną ciągłą, ponieważ może przyjmować dowolną wartość z dowolną liczbą miejsc po przecinku.

Jeśli znasz datę urodzenia danej osoby, możesz obliczyć jej dokładny wiek, uwzględniając lata, miesiące, tygodnie, dni, godziny, sekundy itp. Można więc powiedzieć, że ktoś ma 6,225549 lat.

Nie można zrobić tego samego ze zmienną dyskretną, taką jak „liczba zwierząt domowych” posiadanych przez rodzinę. Na przykład nie możemy powiedzieć, że w rodzinie jest 6225549 zwierząt. Mają 6 lub 7 zwierząt.

Jednak podczas przeprowadzania pewnego rodzaju analizy statystycznej wiek jest prawie zawsze traktowany jako zmienna dyskretna.

Aby to zilustrować, rozważ poniższe przykłady.

Przykład 1: Wykorzystanie wieku w badaniach medycznych

Załóżmy, że pracownik służby zdrowia prowadzi badanie, w ramach którego chce wiedzieć, jak wiek, dieta i aktywność fizyczna wpływają na ciśnienie krwi.

Podczas zbierania danych o osobach biorących udział w badaniu ich wiek będzie rejestrowany za pomocą liczb całkowitych, np. 27 lat, 30 lat, 45 lat itp.

Chociaż z technicznego punktu widzenia wiek jest zmienną ciągłą, będzie on traktowany jako zmienna dyskretna i będzie zbierał dane wyłącznie przy użyciu liczb całkowitych.

Przykład 2: Wykorzystanie wieku w badaniach biologicznych

Załóżmy, że biolog chce zrozumieć korelację między wysokością rośliny a wiekiem.

Obliczając dane dotyczące poszczególnych roślin, zmierzy ich wysokość w centymetrach i zmierzy ich wiek w dniach, tygodniach lub miesiącach. Na przykład mogła zmierzyć ich wiek po 22 dniach, 29 dniach, 34 dniach itd.

Chociaż może mierzyć wiek jako 22,4543 dni, 29,8868 dni, 34,0001 dni itd., prawdopodobnie będzie mierzył go za pomocą liczb całkowitych, ponieważ jest to łatwiejsze.

Streszczenie

Jeśli na wstępnym kursie statystyki zostaniesz zapytany, czy wiek jest zmienną ciągłą czy dyskretną, prawidłowa odpowiedź brzmi: technicznie rzecz biorąc, ciągła.

Jednak w prawdziwym świecie wiek jest często traktowany jako zmienna dyskretna, ponieważ ma większe znaczenie przy gromadzeniu danych i raportowaniu wyników badania.

Dodatkowe zasoby

Dlaczego statystyki są ważne? (10 powodów, dla których statystyki są ważne!)
Zmienne jakościowe i ilościowe: jaka jest różnica?
Poziomy pomiaru: nominalny, porządkowy, interwałowy i ilorazowy