STATISTISCHE VARIABELEN: SOORTEN EN VOORBEELDEN - DUDAS - 2025

De statistische variabelen zijn kenmerken die mensen, dingen of plaatsen bezitten die kunnen worden gemeten. Voorbeelden van veelgebruikte variabelen zijn leeftijd, gewicht, lengte, geslacht, burgerlijke staat, academisch niveau, temperatuur, het aantal uren dat een gloeilamp meegaat, en vele andere.

Een van de doelstellingen van de wetenschap is te weten hoe de variabelen van een systeem zich gedragen om voorspellingen te doen over het toekomstige gedrag ervan. Elke variabele vereist naar zijn aard een specifieke behandeling om er de maximale informatie uit te halen.

Het aantal te bestuderen variabelen is enorm, maar als we de bovengenoemde groep zorgvuldig onderzoeken, merken we meteen dat sommige numeriek kunnen worden uitgedrukt, andere niet.

Dit geeft ons aanleiding voor een eerste indeling van statistische variabelen in twee fundamentele typen: kwalitatief en numeriek.

Soorten statistische variabelen

- Kwalitatieve variabelen

Zoals de naam al aangeeft, worden kwalitatieve variabelen gebruikt om categorieën of kwaliteiten aan te duiden.

Een bekend voorbeeld van dit type variabele is de burgerlijke staat: alleenstaand, getrouwd, gescheiden of weduwe. Geen van deze categorieën is groter dan de andere, het duidt alleen op een andere situatie.

Meer variabelen van dit type zijn:

-Academisch niveau

-Maand van het jaar

-Merk auto waarmee wordt gereden

-Beroep

-Nationaliteit

-Landen, steden, districten, provincies en andere territoriale afdelingen.

Een categorie kan ook worden aangeduid met een nummer, bijvoorbeeld een telefoonnummer, een huisnummer, een huisnummer of een postcode, zonder dat dit een cijferaanduiding vertegenwoordigt, maar eerder een label.

Het huisnummer is een kwalitatieve variabele, het is geen kwantitatieve variabele. Bron: Pixabay.

Nominale, ordinale en binaire variabelen

De kwalitatieve variabelen kunnen op hun beurt zijn:

- Nominalen , die een naam geven aan de kwaliteit, zoals bijvoorbeeld de kleur.

- Ordinalen , die orde vertegenwoordigen, zoals in het geval van een schaal van sociaaleconomische lagen (hoog, gemiddeld, laag) of meningen over een soort voorstel (voor, onverschillig, tegen). *

- Binair , ook wel dichotoom genoemd, er zijn maar twee mogelijke waarden, zoals geslacht. Aan deze variabele kan een numeriek label worden toegewezen, zoals 1 en 2, zonder de numerieke evaluatie of enige volgorde te vertegenwoordigen.

* Sommige auteurs nemen ordinale variabelen op in de groep kwantitatieve variabelen, die hieronder worden beschreven. Het is omdat ze orde of hiërarchie uitdrukken.

- Numerieke of kwantitatieve variabelen

Deze variabelen krijgen een nummer toegewezen, omdat ze hoeveelheden vertegenwoordigen, zoals salaris, leeftijd, afstanden en testcijfers.

Ze worden veel gebruikt om voorkeuren te contrasteren en trends in te schatten. Ze kunnen worden geassocieerd met kwalitatieve variabelen en staafdiagrammen en histogrammen maken die visuele analyse vergemakkelijken.

Sommige numerieke variabelen kunnen worden omgezet in kwalitatieve variabelen, maar het tegenovergestelde is niet mogelijk. De numerieke variabele "leeftijd" kan bijvoorbeeld worden onderverdeeld in intervallen met toegewezen labels, zoals baby's, kinderen, adolescenten, volwassenen en ouderen.

Er moet echter worden opgemerkt dat er bewerkingen zijn die kunnen worden uitgevoerd met numerieke variabelen, die uiteraard niet kunnen worden uitgevoerd met kwalitatieve variabelen, bijvoorbeeld het berekenen van gemiddelden en andere statistische schatters.

Als u berekeningen wilt maken, moet u de variabele "leeftijd" als numerieke variabele behouden. Maar andere toepassingen vereisen mogelijk geen numerieke details, hiervoor zou het voldoende zijn om de labels genoemd te laten.

De numerieke variabelen zijn onderverdeeld in twee grote categorieën: discrete variabelen en continue variabelen.

Discrete variabelen

Discrete variabelen nemen slechts bepaalde waarden aan en worden gekenmerkt doordat ze telbaar zijn, bijvoorbeeld het aantal kinderen in een gezin, het aantal huisdieren, het aantal klanten dat elke dag een winkel bezoekt, en abonnees van een kabelbedrijf, om op te noemen Een paar voorbeelden.

Door bijvoorbeeld de variabele "aantal huisdieren" te definiëren, worden de waarden ervan overgenomen uit de reeks natuurlijke getallen. Een persoon kan 0, 1, 2, 3 of meer huisdieren hebben, maar nooit bijvoorbeeld 2,5 huisdieren.

Een discrete variabele heeft echter noodzakelijkerwijs natuurlijke of gehele getallen. Decimale getallen zijn ook nuttig, aangezien het criterium om te bepalen of een variabele discreet is, is of deze telbaar of telbaar is.

Stel bijvoorbeeld dat het aandeel defecte gloeilampen in een fabriek, genomen uit een steekproef van 50, 100 of N gloeilampen, als een variabele wordt gedefinieerd.

Als er geen gloeilampen defect zijn, krijgt de variabele de waarde 0. Maar als 1 van de N-gloeilampen defect is, is de variabele 1 / N, als er twee defect zijn, is dit 2 / N enzovoort tot het geval dat de N-gloeilampen defect waren. defect en in dat geval zou de breuk 1 zijn.

Continue variabelen

In tegenstelling tot discrete variabelen, kunnen continue variabelen elke waarde aannemen. Bijvoorbeeld het gewicht van studenten die een bepaald vak volgen, lengte, temperatuur, tijd, lengte en nog veel meer.

Pareto-diagram waarin de defectfrequentie (kwantitatieve variabele op de verticale as) en het cumulatieve percentage wordt vergeleken met elk defect op de horizontale as (kwalitatieve variabele. Bron: Wikimedia Commons.

Omdat de continue variabele oneindige waarden aanneemt, kunnen er allerlei berekeningen mee worden gemaakt met de gewenste precisie, gewoon door het aantal decimalen aan te passen.

In de praktijk zijn er continue variabelen die als discrete variabelen kunnen worden uitgedrukt, bijvoorbeeld de leeftijd van een persoon.

De exacte leeftijd van een persoon kan worden geteld in jaren, maanden, weken, dagen en meer, afhankelijk van de gewenste precisie, maar wordt meestal afgerond in jaren en wordt dus discreet.

Het inkomen van een persoon is ook een continue variabele, maar het wordt meestal beter gewerkt als er tussenpozen worden vastgesteld.

- Afhankelijke en onafhankelijke variabelen

De afhankelijke variabelen zijn variabelen die tijdens een experiment worden gemeten om de relatie die ze hebben met anderen te bestuderen, wat als de onafhankelijke variabelen zou worden beschouwd.

voorbeeld 1

In dit voorbeeld gaan we de prijsevolutie zien die de pizza's van een eetgelegenheid ondergaan, afhankelijk van hun grootte.

De afhankelijke variabele (y) zou de prijs zijn, terwijl de onafhankelijke variabele (x) de grootte zou zijn. In dit geval kost de kleine pizza € 9, de middelgrote € 12 en de gezinspizza € 15.

Dat wil zeggen, naarmate de pizza groter wordt, kost het meer. Daarom zou de prijs afhankelijk zijn van de grootte.

Deze functie zou y = f (x) zijn

Voorbeeld 2

Een eenvoudig voorbeeld: we willen het effect onderzoeken dat wordt veroorzaakt door veranderingen in de stroom I door een metaaldraad, waarvoor de spanning V tussen de uiteinden ervan wordt gemeten.

De onafhankelijke variabele (de oorzaak) is de stroom, terwijl de afhankelijke variabele (het effect) de spanning is, waarvan de waarde afhangt van de stroom die door de draad gaat.

In het experiment wordt gezocht naar weten hoe de wet is voor V als ik gevarieerd ben. Als de afhankelijkheid van de spanning met de stroom lineair blijkt te zijn, dat wil zeggen: V ∝ I, is de geleider ohms en is de evenredigheidsconstante de weerstand van de draad.

Maar het feit dat een variabele onafhankelijk is in het ene experiment, betekent niet dat dit ook zo is in een ander experiment. Dit hangt af van het fenomeen dat wordt bestudeerd en het soort onderzoek dat wordt uitgevoerd.

Bijvoorbeeld, de stroom I die door een gesloten geleider loopt die in een constant magnetisch veld draait, wordt de afhankelijke variabele met betrekking tot tijd t, die de onafhankelijke variabele zou worden.

Referenties

1. Berenson, M. 1985. Statistieken voor management en economie. Interamericana SA
2. Canavos, G. 1988. Waarschijnlijkheid en statistiek: toepassingen en methoden. McGraw Hill.
3. Devore, J. 2012. Waarschijnlijkheid en statistiek voor techniek en wetenschap. 8e. Editie. Cengage.
4. Economische encyclopedie. Continue variabelen. Hersteld van: encyclopediaeconomica.com.
5. Levin, R. 1988. Statistieken voor beheerders. 2e. Editie. Prentice Hall.
6. Walpole, R. 2007. Waarschijnlijkheid en statistiek voor techniek en wetenschappen. Pearson.