Качественные и количественные переменные: в чем разница?

В статистике существует два типа переменных:

1. Количественные переменные. Иногда их называют «числовыми» переменными. Это переменные, которые представляют собой измеримую величину. Примеры включают в себя:

• Количество учеников в классе
• Количество квадратных футов в доме
• Численность населения города
• Возраст человека
• Размер особи

2. Качественные переменные. Иногда их называют «категорическими» переменными. Это переменные, которые имеют имена или метки и могут вписываться в категории. Примеры включают в себя:

• Цвет глаз (например, «голубой», «зеленый», «карий»)
• Пол (например, «мужчина», «женщина»)
• Порода собаки (например, «лаборатория», «бульдог», «пудель»)
• Уровень образования (например, «средняя школа», «ассоциированная степень», «степень бакалавра»)
• Семейное положение (например, «женат», «холост», «разведен»)

Каждую переменную, с которой вы столкнетесь в статистике, можно классифицировать как количественную или качественную.

Пример: Классификация количественных и качественных переменных

Рассмотрим следующий набор данных, содержащий информацию о 10 разных баскетболистах:

Всего в этом наборе данных пять переменных. Две из них являются качественными переменными, а три — количественными:

Суммируйте количественные и качественные переменные

Мы можем использовать множество различных мер для суммирования количественных переменных , в том числе:

• Меры центральной тенденции, такие как среднее значение, медиана и мода.
• Меры дисперсии, такие как диапазон, межквартильный диапазон и стандартное отклонение.

Однако для суммирования качественных переменных мы можем использовать только таблицы частот и таблицы относительной частоты.

Чтобы проиллюстрировать это, снова рассмотрим набор данных из предыдущего примера:

Для количественной переменной Seasons Played мы можем рассчитать следующие показатели:

• Средний: 11,5
• Медиана: 12
• Режимы: 12
• Диапазон: 8
• Межквартильная шкала: 4,5.
• Стандартное отклонение: 2,915

Эти метрики дают нам хорошее представление о том, где находится центральное значение, а также о распределении значений этой переменной.

А для качественной переменной Position мы можем создать таблицу частот, описывающую, как часто появляются разные значения:

Эта таблица позволяет нам быстро увидеть, как часто каждая позиция (L = охранник, F = вперед, C = центр) встречается в наборе данных.

Дополнительные ресурсы

Описательная или косвенная статистика
Статистика против параметров
Уровни измерения: номинальный, порядковый, интервальный и коэффициентный.