ประเภทของตัวแปร (สถิติ)

ที่นี่คุณจะพบว่าตัวแปรทางสถิติมีกี่ประเภท ดังนั้น บทความนี้จะอธิบายว่าตัวแปรทางสถิติประเภทต่างๆ มีอะไรบ้าง และนอกจากนี้ คุณจะสามารถดูตัวอย่างตัวแปรแต่ละประเภทได้หลายตัวอย่าง

ตัวแปรมีกี่ประเภท?

ในทางสถิติ ประเภทของตัวแปร ได้แก่:

• ตัวแปรเชิงคุณภาพ : ตัวแปรที่มีค่าเป็นคุณสมบัติหรือหมวดหมู่
  • ตัวแปรเชิงคุณภาพลำดับ : สามารถเรียงลำดับประเภทของตัวแปรได้
  • ตัวแปรเชิงคุณภาพที่กำหนด : ค่าไม่ยอมรับลำดับชั้นใด ๆ
• ตัวแปรเชิงปริมาณ : ตัวแปรที่มีค่าเป็นตัวเลข
• ตัวแปรเชิงปริมาณแบบไม่ต่อเนื่อง : ตัวแปรสามารถรับค่าได้เพียงจำนวนจำกัดเท่านั้น
• ตัวแปรเชิงปริมาณต่อเนื่อง : ตัวแปรสามารถรับค่าใดก็ได้ในช่วงเวลาหนึ่ง

ตัวแปรทางสถิติแต่ละประเภทมีการอธิบายโดยละเอียดด้านล่าง และแสดงตัวอย่างของแต่ละตัวแปร

ตัวแปรเชิงคุณภาพ

ตัวแปรเชิงคุณภาพ (หรือ ตัวแปรเชิงหมวดหมู่ ) คือตัวแปรประเภทหนึ่งที่มีค่าเป็นคุณสมบัติ ลักษณะ หรือหมวดหมู่ จึงไม่ยอมรับค่าตัวเลข.

ในเวลาเดียวกัน ตัวแปรเชิงคุณภาพจะถูกแบ่งออกเป็นสองประเภทย่อย: ตัวแปรเชิงคุณภาพลำดับ ซึ่งสามารถเรียงลำดับได้ตามเกณฑ์ที่กำหนด และ ตัวแปรเชิงคุณภาพที่ระบุ ซึ่งไม่สามารถเรียงลำดับตามลำดับชั้นได้

ตัวอย่างของตัวแปรเชิงคุณภาพลำดับ:

• เหรียญโอลิมปิก: นักกีฬาจะได้รับเหรียญ “เหรียญทอง”, “เงิน” หรือ “เหรียญทองแดง” ขึ้นอยู่กับอันดับของพวกเขา
• ระดับของวิชา: อาจเป็น “การกล่าวถึงที่ดี” “ดีเยี่ยม” “โดดเด่น” “อนุมัติ” หรือ “น่าสงสัย”
• งานในบริษัท: มีตำแหน่ง “ประธาน”, “รองประธาน”, “หัวหน้าแผนก”, “ฝึกงาน”…
• ตำแหน่งขุนนาง: พวกเขาสามารถเป็น “ราชา”, “เจ้าชาย”, “มาร์ควิส”, “นับ”…
• ขนาดของเสื้อยืด: อาจเป็น “เล็ก”, “กลาง”, “ใหญ่”, “ใหญ่พิเศษ”…

ตัวอย่างของตัวแปรเชิงคุณภาพที่ระบุ:

• เพศของบุคคล: อาจเป็น “ผู้ชาย” หรือ “ผู้หญิง”
• สถานภาพการสมรสของบุคคล: พวกเขาสามารถ “แต่งงาน”, “โสด”, “หย่าร้าง”…
• อาชีพของบุคคล: พวกเขาสามารถเป็น “นักเศรษฐศาสตร์”, “นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์”, “ช่างทำผม” ฯลฯ
• ประเทศที่เกิด: มีหลายประเทศที่เป็นไปได้ เช่น “อาร์เจนตินา” “เม็กซิโก” “สเปน”…
• กรุ๊ปเลือดของบุคคล: มีสี่ตัวเลือกที่เป็นไปได้ ได้แก่ “กลุ่ม A”, “กลุ่ม B”, “กลุ่ม AB” หรือ “กลุ่ม 0”

ตัวแปรเชิงปริมาณ

ตัวแปรเชิงปริมาณ (หรือ ตัวแปรตัวเลข ) เป็นตัวแปรประเภทหนึ่งที่รองรับเฉพาะค่าตัวเลข กล่าวคือ ค่าของตัวแปรเชิงปริมาณจะเป็นตัวเลขเสมอ

ตัวแปรเชิงปริมาณมีสองประเภทย่อย ได้แก่ ตัวแปรเชิงปริมาณแบบไม่ต่อเนื่อง ซึ่งเป็นตัวแปรที่ไม่สามารถรับค่าบางค่าได้ และ ตัวแปรเชิงปริมาณต่อเนื่อง ซึ่งสามารถรับค่าตัวเลขใดๆ ก็ได้

ตัวอย่างของตัวแปรเชิงปริมาณที่ไม่ต่อเนื่อง:

• จำนวนคนในห้อง: 1, 2, 5, 9…
• จำนวนลูกในครอบครัว: 0, 1, 2, 3, 4, 5…
• ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการทอยลูกเต๋า: 1, 2, 3, 4, 5 หรือ 6
• ประตูที่ทีมฟุตบอลทำได้ระหว่างการแข่งขัน: 1, 2, 4, 5…
• จำนวนพนักงานในบริษัท: 54, 29, 158, 561, 302…

ตัวอย่างของตัวแปรเชิงปริมาณต่อเนื่อง:

• น้ำหนักรวมกลุ่ม: 74.5 กก., 58.14 กก., 62.39 กก., 83.92 กก.…
• อุณหภูมิห้อง: 25°C, 19.50°C, 12.83°C, 17.52°C, 29.4°C…
• เวลาที่นักกีฬาใช้ในการวิ่ง 100 เมตร: 9.81 วินาที, 10.02 วินาที, 9.52 วินาที, 9.74 วินาที, 11.25 วินาที…
• ระยะห่างระหว่างสองสถานที่: 45 km, 0.82 km, 634 km, 35.87 km, 23.548 km…
• ความเร็วรถยนต์: 58.00 กม./ชม., 34.25 กม./ชม., 29.50 กม./ชม., 14.96 กม./ชม., 76.94 กม./ชม.…

ตัวแปรประเภทอื่นๆ

โดยปกติแล้วในทางสถิติตัวแปรจะถูกจำแนกตามประเภทที่เราเห็นข้างต้น อย่างไรก็ตาม ยังมีวิธีอื่นในการจำแนกตัวแปรทางสถิติประเภทต่างๆ ดังที่เราจะดูด้านล่าง

ตามความสัมพันธ์กับตัวแปรอื่นๆ

ในการศึกษาทางสถิติ ตัวแปรสามารถจำแนกตามความสัมพันธ์ระหว่างกัน:

• ตัวแปรอิสระ : ตัวแปรที่มีค่าไม่ขึ้นอยู่กับตัวแปรอื่น
• ตัวแปรตาม : ตัวแปรที่มีค่าขึ้นอยู่กับค่าของตัวแปรอื่น (ตัวแปรอิสระ)
• ตัวแปรแทรกแซง : ตัวแปรที่ส่งผลต่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม แต่ไม่ได้ตั้งใจที่จะวิเคราะห์

ตัวอย่างเช่น หากการศึกษาวิจัยสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างเกรดที่นักเรียนได้รับและชั่วโมงเรียนที่ใช้ทางสถิติ ตัวแปรตามคือเกรดและตัวแปรอิสระคือชั่วโมงเรียน เพราะเกรดขึ้นอยู่กับชั่วโมงเรียน ไม่ใช่อย่างอื่น

ในทำนองเดียวกัน ตัวแปรที่แทรกแซงจะเป็นแรงจูงใจของครูเมื่ออธิบายโปรแกรม ตามหลักเหตุผลแล้ว คะแนนจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับแรงจูงใจของครูแต่ละคน เนื่องจากพวกเขาจะอธิบายสิ่งที่ดีที่สุดหรือแย่ที่สุด อย่างไรก็ตาม นี่เป็นคุณลักษณะที่ไม่ได้ตั้งใจให้วิเคราะห์

ตามขนาดของคุณ

ขึ้นอยู่กับศูนย์สัมบูรณ์ของมาตราส่วนซึ่งแสดงถึงตัวแปรตัวเลข เราสามารถแยกแยะได้สองประเภท:

• ตัวแปรอัตราส่วน : ตัวแปรที่มีศูนย์สัมบูรณ์เกิดขึ้นพร้อมกับศูนย์สัมบูรณ์ของปริมาณที่ตัวแปรนั้นเป็นตัวแทน ตัวอย่างเช่น ความเร็วของรถยนต์ (หากความเร็วของรถยนต์คือ 0 กม./ชม. แสดงว่ารถไม่เคลื่อนที่)
• ตัวแปรช่วง : ตัวแปรที่มี 0 ไม่ตรงกับศูนย์สัมบูรณ์ของปริมาณที่ตัวแปรนั้นเป็นตัวแทน ตัวอย่างเช่น: อุณหภูมิ (0 °C ไม่ได้หมายความว่าไม่มีอุณหภูมิ เนื่องจากมีอุณหภูมิติดลบอยู่ด้วย)

ตามจำนวนค่า

เราแยกแยะความแตกต่างได้สองประเภทขึ้นอยู่กับจำนวนค่าที่เป็นไปได้ที่ตัวแปรทางสถิติสามารถใช้ได้:

• ตัวแปรไดโคโตมัส : ตัวแปรสามารถรับได้เพียงสองค่าเท่านั้น เช่น การออกสลาก (หัวหรือก้อย)
• ตัวแปร Polytomous : ตัวแปรสามารถรับค่าได้ตั้งแต่ 3 ค่าขึ้นไป ตัวอย่างเช่น อาชีพของบุคคล (พนักงานเสิร์ฟ แพทย์ นักแปล ฯลฯ)