Kardinalusis arba kiekybinis kintamasis yra tas, kuris išreiškia dydžius ir kurį vaizduoja skaičiai.
Kardinalusis kintamasis taip pat žinomas kaip skalės arba santykio kintamasis. Tarp statistinių kintamųjų tipų tai, ko gero, yra vienas geriausiai žinomų ir naudojamas, pavyzdžiui, atliekant paprastą ar daugkartinę tiesinę regresiją arba bandant parametrines hipotezes.
Kardinolas ir kategorinis kintamasis
Mes pamatysime keletą kardinalių ir kategorinių kintamųjų skirtumų. Tokiu būdu galime parodyti kiekvieno naudingumą.
- Kardinalus kintamasis naudojamas matuoti, skirtingai nuo kategorinių kintamųjų (vardinių ar eilinių), kurie naudojami grupavimui. Todėl pirmasis yra tęstinis, nes jie pripažįsta daug vertybių. Kategoriniai yra diskretiški, nes jie imasi konkrečių vertybių, kurios reprezentuoja kategorijas.
- Kategoriniai pateikia kokybinę informaciją. Savo ruožtu kardinalieji kintamieji pateikia kiekybinius duomenis.
- Šis kintamasis yra vienintelis, leidžiantis atlikti tam tikrus statistinius skaičiavimus, pavyzdžiui, išvadas. Pavyzdžiui, jie naudoja parametrinius hipotezės testus, o kategoriniai - neparametrinius.
Statistiniai metodai, taikomi kardinaliam kintamajam
Mes pamatysime keletą dažniausiai naudojamų statistinių metodų, kuriuose naudojami šio tipo kintamieji. Mes parašėme apie kai kuriuos iš jų ir daugiau informacijos galite gauti sekdami skirtingas nuorodas, kurios yra čia.
- Aprašomoji statistika: Šiuo atveju, be kita ko, turime padėties, išsisklaidymo ar formos statistiką. Keletas pavyzdžių yra aritmetinis vidurkis, standartinis nuokrypis arba iškreipimo koeficientas.
- Tiesinė regresija: Tai plačiai naudojama susieti du kardinalius kintamuosius. Yra ir kitų tipų, tokių kaip logistika, leidžianti naudoti dichotominius kintamuosius. Savo ruožtu mes turime paprastą tiesinę regresiją, turėdami tik du kintamuosius arba kelis, turinčius daugiau nei du.
- Parametrinis hipotezės testavimas: Jie naudojami statistinėms išvadoms daryti. Juose naudojami kiekybiniai kintamieji. Jie taip vadinami, nes jų pasiskirstymas yra žinomas dėl daugybės parametrų, dažniausiai jų vidurkio ir dispersijos.
Kardinolo kintamojo pavyzdys
Įsivaizduokite, kad norime išanalizuoti, kaip ekonomikos augimas įtakoja fiktyvios šalies nedarbą.
Paveikslėlyje stebime kiekvieno kintamojo duomenis, išreikštus procentais, ir abu skaitinio tipo.
Toliau įtraukiame tiesinę regresiją, atliktą su skaičiuokle:
Kitame paveikslėlyje galime pamatyti, kad, viena vertus, koeficientas, lydintis nepriklausomą kintamąjį (X arba BVP) regresijos lygtyje, yra neigiamas (-0,5238). Tai reiškia, kad išlaikytinis (Y arba nedarbas) juda priešinga kryptimi ir mažėja, jei šalyje auga ekonomika.
R kvadratas rodo, ar regresijos linija yra tinkama. Beje, ekonomikoje didesnė nei 0,6 vertė yra priimtina. Kaip matome, abu makroekonominiai dydžiai yra suformuoti kardinaliame kintamajame, nes jie yra skaitiniai.