Niteliksel ve niceliksel değişkenler: fark nedir?

İstatistikte iki tür değişken vardır:

1. Niceliksel değişkenler: Bazen “sayısal” değişkenler olarak da adlandırılan bunlar ölçülebilir bir miktarı temsil eden değişkenlerdir. Örnekler şunları içerir:

• Bir sınıftaki öğrenci sayısı
• Bir evin metrekare sayısı
• Bir şehrin nüfus büyüklüğü
• Bir bireyin yaşı
• Bir bireyin büyüklüğü

2. Nitel değişkenler: Bazen “kategorik” değişkenler olarak da adlandırılan bunlar, ad veya etiket alan ve kategorilere sığabilen değişkenlerdir. Örnekler şunları içerir:

• Göz rengi (örneğin “mavi”, “yeşil”, “kahverengi”)
• Cinsiyet (örneğin “erkek”, “kadın”)
• Köpeğin cinsi (örneğin “lab”, “buldog”, “kaniş”)
• Eğitim düzeyi (örneğin “lise”, “önlisans”, “lisans”)
• Medeni durum (örneğin “evli”, “bekar”, “boşanmış”)

İstatistikte karşılaşacağınız her değişken niceliksel veya niteliksel olarak sınıflandırılabilir.

Örnek: Nicel ve nitel değişkenlerin sınıflandırılması

10 farklı basketbol oyuncusu hakkında bilgi içeren aşağıdaki veri kümesini göz önünde bulundurun:

Bu veri setinde toplam beş değişken bulunmaktadır. Bunlardan ikisi niteliksel değişkenler, üçü ise niceliksel değişkenlerdir:

Nicel ve nitel değişkenleri özetleyin

Niceliksel değişkenleri özetlemek için aşağıdakiler dahil birçok farklı ölçü kullanabiliriz:

• Ortalama, medyan ve mod gibi merkezi eğilim ölçüleri .
• Aralık, çeyrekler arası aralık ve standart sapma gibi dağılım ölçüleri.

Ancak niteliksel değişkenleri özetlemek için yalnızca frekans tablolarını ve göreceli frekans tablolarını kullanabiliriz.

Bunu göstermek için önceki örnekteki veri kümesini tekrar düşünün:

Oynanan Sezonlar kantitatif değişkeni için aşağıdaki metrikleri hesaplayabiliriz:

• Ortalama: 11,5
• Medyan: 12
• Modlar: 12
• Aralık: 8
• Çeyrekler arası ölçek: 4,5
• Standart sapma: 2,915

Bu metrikler bize hem merkezi değerin nerede olduğu hem de o değişkene ait değerlerin dağılımı hakkında iyi bir fikir verir.

Ve Position nitel değişkeni için, farklı değerlerin ne sıklıkta göründüğünü açıklayan bir frekans tablosu oluşturabiliriz:

Bu tablo, veri kümesindeki her bir konumun (L=koruma, F=ileri, C=orta) ne sıklıkla oluştuğunu hızlı bir şekilde görmemizi sağlar.

Ek kaynaklar

Tanımlayıcı veya çıkarımsal istatistikler
İstatistik ve parametre
Ölçüm seviyeleri: nominal, sıralı, aralık ve oran