ตัวแปรต่อเนื่อง

บทความนี้จะอธิบายว่าตัวแปรต่อเนื่องคืออะไร ดังนั้น คุณจะพบความหมายของตัวแปรต่อเนื่อง ตัวอย่างของตัวแปรต่อเนื่อง และประเภทของไดอะแกรมที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างกราฟของตัวแปรต่อเนื่อง

ตัวแปรต่อเนื่องคืออะไร?

ในสถิติ ตัวแปรต่อเนื่อง คือตัวแปรประเภทหนึ่งที่สามารถรับค่าใดก็ได้ภายในช่วงเวลาหนึ่ง กล่าวอีกนัยหนึ่ง ตัวแปรต่อเนื่องถูกใช้เพื่อแสดงค่าจำนวนอนันต์

เช่น ขนาดของกลุ่มคนเป็นตัวแปรต่อเนื่อง

นอกจากนี้ ตัวแปรต่อเนื่องยังเป็นตัวแปรเชิงปริมาณเสมอ เนื่องจากตัวแปรเหล่านี้จะแสดงค่าตัวเลขเสมอ

ตัวอย่างตัวแปรต่อเนื่อง

เมื่อพิจารณาถึงคำจำกัดความของตัวแปรต่อเนื่อง เราจะนำเสนอตัวอย่างต่างๆ ของตัวแปรประเภทนี้ด้านล่างเพื่อให้เข้าใจแนวคิดได้ดีขึ้น

• น้ำหนักรวมกลุ่ม : 74.5 กก., 58.14 กก., 62.39 กก., 94.72…
• อุณหภูมิห้อง : 25°C, 19.50°C, 12.83°C, 17.52°C, 29.4°C…
• เวลาที่นักกีฬาวิ่ง 100 เมตร : 9.81 วินาที, 10.02 วินาที, 9.52 วินาที, 9.74 วินาที, 11.25 วินาที…
• ปริมาณน้ำที่ดื่มในหนึ่งวัน : 2.1 ลิตร, 3.4 ลิตร, 1.5 ลิตร, 0.9 ลิตร, 2.75 ลิตร…
• ราคาของหุ้นบางตัว : $3.41, $4.19, $2.01, $5.58, $3.94…
• ระยะทางระหว่าง 2 แห่ง : 45 km, 0.82 km, 634 km, 35.87 km, 23.548 km…
• ความเร็วรถยนต์ : 58.00 km/h, 34.25 km/h, 29.50 km/h, 14.96 km/h, 76.94 km/h…
• ความจุของคอมพิวเตอร์ : 109 GB, 251.68 GB, 981.92 GB, 504.83 GB, 794.48 GB…

อย่างที่คุณเห็น ตัวแปรต่อเนื่องในทุกตัวอย่างสามารถใช้ค่าทศนิยมได้

ตัวแปรต่อเนื่องและตัวแปรไม่ต่อเนื่อง

ตัวแปรแยก เป็นตัวแปรที่ไม่สามารถรับค่าบางค่าได้ หรืออีกนัยหนึ่ง ตัวแปรแยกสามารถรับได้เฉพาะค่าที่เป็นของชุดเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น จำนวนคนในห้องสามารถเป็น 34, 15, 29, 49… แต่ไม่สามารถเป็น 24,947 ได้ เนื่องจากบุคคลไม่สามารถเป็นทศนิยมได้ จึงเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง

โดยทั่วไป วิธีหนึ่งในการแยกแยะตัวแปรต่อเนื่องจากตัวแปรแยกคือตามประเภทของตัวเลขที่สามารถเก็บได้ โดยปกติแล้ว ตัวแปรต่อเนื่องสามารถรับค่าใดๆ ก็ได้ รวมถึงเลขฐานสิบด้วย ในขณะที่ตัวแปรแยกสามารถรับได้เฉพาะจำนวนเต็มเท่านั้น

ในแง่นี้ ตัวแปรต่อเนื่องมีความแม่นยำมากกว่าตัวแปรแยก เนื่องจากทำให้ค่าสามารถแสดงเป็นทศนิยมได้

กราฟเพื่อแสดงตัวแปรต่อเนื่อง

กราฟทางสถิติบางประเภทไม่มีประโยชน์ในการแสดงตัวแปรต่อเนื่อง กราฟที่สามารถแทนตัวแปรประเภทนี้ได้มีดังต่อไปนี้:

• ฮิสโตแกรม
• รูปหลายเหลี่ยมความถี่
• บ็อกซ์พล็อต
• การทำแผนที่
• แพทช์ของลำต้นและใบ

โปรดทราบว่าโดยทั่วไปข้อมูลจะต้องจัดกลุ่มเป็นช่วงๆ เพื่อสร้างกราฟให้กับตัวแปรต่อเนื่อง เนื่องจากข้อมูลดังกล่าวอาจใช้ค่าตัวเลขใดๆ ก็ได้