อายุเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่องหรือไม่?

ในสถิติ ตัวแปรตัวเลขสามารถจำแนกได้เป็นแบบไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่อง:

Discrete: ตัวแปรที่รับเฉพาะจำนวนเต็มเท่านั้น ตัวอย่างเช่น:

• จำนวนสัตว์ที่อยู่ในครอบครัว (1, 2, 5 เป็นต้น)
• จำนวนคนในสนามกีฬา (100, 500, 900 เป็นต้น)
• จำนวนคุกกี้ในขวด (3, 11, 22 ฯลฯ)

ต่อเนื่อง: ตัวแปรที่สามารถรับตัวเลข ใดๆ รวมทั้งตัวเลขที่มีหลายค่าหลังจุดทศนิยม ตัวอย่างเช่น:

• ความสูง (70.3434277 นิ้ว)
• น้ำหนัก (189.5 ปอนด์)
• เวลา (14.226 วินาที)

กฎทั่วไป:

หากคุณสามารถ นับ สิ่งของได้ แสดงว่าคุณกำลังทำงานกับตัวแปรแยกส่วน เช่น การนับจำนวนคนในสนามกีฬา

แต่ถ้าคุณ วัด รายการต่างๆ ได้ แสดงว่าคุณกำลังทำงานกับตัวแปรต่อเนื่อง เช่น การวัดส่วนสูง น้ำหนัก เวลา ฯลฯ

การใช้กฎทั่วไปนี้ทำให้คุณสามารถจำแนกตัวแปรส่วนใหญ่เป็นแบบแยกส่วนหรือต่อเนื่องได้อย่างง่ายดาย

อย่างไรก็ตาม ตัวแปรหนึ่งที่จัดหมวดหมู่ได้ยากคือ อายุ ในด้านหนึ่ง คุณสามารถ นับ อายุของบุคคลเป็นปีได้ (เช่น 40 ปี) แต่คุณสามารถ วัด อายุของบุคคลด้วยจำนวนที่แน่นอนได้ (เช่น 40,225 ปี)

อายุเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่องหรือไม่?

อายุไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่อง?

ในทางเทคนิคแล้ว อายุเป็นตัวแปรต่อเนื่อง เนื่องจากสามารถรับค่า ใดก็ได้ ที่มีทศนิยมจำนวนเท่าใดก็ได้

หากคุณทราบวันเกิดของบุคคลนั้น คุณสามารถคำนวณอายุที่แน่นอนได้โดยระบุปี เดือน สัปดาห์ วัน ชั่วโมง วินาที ฯลฯ จึงอาจกล่าวได้ว่ามีคนอายุ 6.225549 ปี

คุณไม่สามารถทำสิ่งเดียวกันกับตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น “จำนวนสัตว์เลี้ยงที่ครอบครัวเป็นเจ้าของ” ตัวอย่างเช่น เราไม่สามารถพูดได้ว่าครอบครัวหนึ่งมีสัตว์เลี้ยง 6,225549 ตัว พวกเขามีสัตว์เลี้ยง 6 หรือ 7 ตัว

อย่างไรก็ตาม เมื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติบางประเภท อายุมักจะถือเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องเสมอไป

ลองพิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้เพื่ออธิบายเรื่องนี้

ตัวอย่างที่ 1: การใช้อายุในการศึกษาทางการแพทย์

สมมติว่าผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพกำลังทำการศึกษาโดยต้องการทราบว่าอายุ การรับประทานอาหาร และการออกกำลังกายส่งผลต่อความดันโลหิตอย่างไร

เมื่อรวบรวมข้อมูลของบุคคลที่เข้าร่วมการศึกษาวิจัย จะบันทึกอายุโดยใช้ตัวเลขทั้งหมด เช่น อายุ 27 ปี 30 ปี 45 ปี เป็นต้น

แม้ว่าในทางเทคนิคแล้วอายุจะเป็นตัวแปรต่อเนื่อง แต่จะถือว่าเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องและรวบรวมข้อมูลโดยใช้จำนวนเต็มเท่านั้น

ตัวอย่างที่ 2: การใช้อายุในการศึกษาทางชีววิทยา

สมมติว่านักชีววิทยาต้องการเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างความสูงของพืชและอายุ

เมื่อคำนวณข้อมูลต้นไม้แต่ละต้นก็จะวัดส่วนสูงเป็นเซนติเมตรและวัดอายุเป็นวัน สัปดาห์ หรือเดือน เช่น เธอสามารถวัดอายุได้ 22 วัน, 29 วัน, 34 วัน เป็นต้น

แม้ว่าจะสามารถวัดอายุได้เป็น 22.4543 วัน, 29.8868 วัน, 34.0001 วัน ฯลฯ แต่ก็อาจจะวัดโดยใช้จำนวนเต็มเนื่องจากทำได้ง่ายกว่า

สรุป

หากคุณถูกถามว่าอายุเป็นตัวแปรต่อเนื่องหรือไม่ต่อเนื่องในหลักสูตรสถิติเบื้องต้น คำตอบที่ถูกต้องคือความต่อเนื่องทางเทคนิค

อย่างไรก็ตาม ในโลกแห่งความเป็นจริง อายุมักถือเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง เนื่องจากจะมีความหมายมากกว่าในการรวบรวมข้อมูลและเมื่อรายงานผลการศึกษา

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

เหตุใดสถิติจึงมีความสำคัญ (10 เหตุผลที่สถิติมีความสำคัญ!)
ตัวแปรเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ: อะไรคือความแตกต่าง?
ระดับการวัด: ระบุ ลำดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน