Kategorinis kintamasis yra tas, kuris leidžia klasifikuoti duomenų seriją naudojant fiksuotas vertes, susietas su konkrečia kokybe ar kategorija.
Kategorinis kintamasis, skirtingai nuo kardinalių ar tęstinių kintamųjų (kurie leidžia skaičiuoti skaitmeniškai), klasifikuoja asmenis ar atvejus. Jie paprastai ima vertes, išreikštas sveikaisiais skaičiais, pvz., Vieną ar nulį, tačiau tai tik tai, kas yra reprezentacijos.
Pavyzdyje tai pamatysime išsamiau.
Skirtumai tarp kategorinio ir tęstinio kintamojo
Tarp kategorinio kintamojo ir tęstinio ar kardinalaus kintamojo yra keletas skirtumų, kuriuos reikėtų žinoti. Pažiūrėkime aktualiausius.
- Pirma, kategorinis kintamasis naudojamas grupavimui, o tęstinis - skaičiavimui. Kitaip tariant, pirmasis leidžia formuoti kategorijas su duomenų serija. Pavyzdžiui, vaikų lytis arba skaičius. Antrasis pateikia mums skaitinę informaciją. Pavyzdžiui, amžius.
- Kardinalusis kintamasis leidžia atlikti skaičiavimus, kiti - ne. Tokiu būdu pirmuoju galime žinoti vidurkius ar dispersijas, tuo tarpu kituose - tik kai kuriuos duomenis, tokius kaip režimas ar kategorijų procentas.
- Kategorinės yra labai naudingos norint žinoti kokybinę informaciją, tai yra tam tikrą duomenų kokybę. Nuolatiniai pateikia mums kiekybinius duomenis, tai yra kiekius ir reikšmes, išreikštus skaičiais.
Statistinių kategorinių kintamųjų metodai
Toliau pažiūrėkime statistinius metodus, dažniausiai naudojamus kategoriniuose kintamuosiuose, palygindami juos su tęstinių arba kardinalių kintamųjų metodais.
- Aprašomoji statistika: Šio tipo kintamuosiuose analizė paprastai remiasi juostų ir procentų diagramomis, be kita ko. Kardinolai leidžia taikyti analizės metodus, norint apskaičiuoti padėties statistiką, pvz., Kvantiles, arba dispersijos statistiką, pavyzdžiui, dispersijas.
- Hipotezės kontrastas: Kategoriškai rezultatus galima ekstrapoliuoti taikant neparametrinius hipotezės testus. Kita vertus, tęstiniai naudoja parametrinius kontrastus, kuriuos taip pat galima padaryti išvadą.
- Regresijos metodai: Šiuo atveju, be kitų, naudojama logistinė regresija ar pan. Kito tipo kintamiesiems dažniausiai naudojama linijinė regresija.
Kategorinio kintamojo pavyzdys
Pabaigai pažiūrėkime į labai įprastą rinkodaros pavyzdį. Įsivaizduokime, kad norime parduoti produktą ir esame suinteresuoti žinoti šeimyninę padėtį.
Norėdami tai padaryti, paskirsime 1 vienišui, 2 vedusiam, 3 išsiskyrusiam, 4 partneriui ir 5 kitiems.
Pažiūrėkime vaizdą ir tada pakomentuokime:
Jame galime pamatyti, kad didžiausias procentas asmenų yra vieniši, vedę ir išsiskyrę, o kiti du variantai yra tik 5%.
Kaip matome, kategoriniai kintamieji yra naudingi grupuojant. Juostinė diagrama leidžia mums geriau stebėti šias procentines dalis, nes lengviau palyginti juostų dydį.