범주 형 변수는 무엇입니까?

공칭 변수라고도하는 범주 형 변수는 할당 할 수있는 두 개 이상의 그룹 또는 범주를 가질 수있는 변수의 유형입니다.변수를 할당 할 수있는 범주에 순서가 없습니다.다시 말해, 카테고리는 가장 높은 것부터 가장 낮은 곳에서 가장 낮은 순서대로 할 수 없습니다.범주 형 변수의 예는 다양한 범주를 가지고 있지만 순서는 없습니다.정량적 변수를 측정 할 수 있으며 특정 숫자 값을 갖습니다.정량적 변수의 예로는 높이, 체중, 연령, 급여, 온도 등이 있습니다. 정량적이지 않은 변수는 정 성적 또는 범주 형 변수입니다.이러한 유형의 변수는 측정 또는 관찰 될 때 수치 적 의미가 없으며 머리 색깔, 눈 색깔, 성별, 출생 도시 등과 같은 것을 포함합니다.그들을.범주 형 변수와 서수 변수의 차이점은 후자가 본질적 순서를 가지고 있다는 것입니다.예를 들어, 설문 조사는 응답자에게 진술서를 열악하고 좋고 우수한 것으로 요구할 수 있습니다.이것들은 범주 형 변수이지만 명백한 순서가 있으므로 실제로 서수 변수입니다.

데이터 테이블은 일반적으로 범주 적으로 그룹화 된 데이터를 분석하는 데 사용됩니다.양방향 데이터 테이블을 사용하면 두 가지 범주 형 변수를 측정하고 비교할 수 있습니다.예를 들어, 머리 색깔과 성별은 개인 그룹에 대해 측정 될 수 있습니다.관찰되고 기록 될 범주 형 변수는 사람이 남성인지 여성인지, 머리카락이 어떤 색이든지 여부입니다.표에서, 두 변수에 대한 각 그룹에 대한 관측치 수는 수집 된 데이터를 기반으로 행과 열로 입력됩니다.관찰 된 데이터는 원시 번호 또는 백분율로 입력 할 수 있으며, 이는 선호됩니다.막대 차트의 경우 각 그룹의 총계가 표시됩니다.

위의 예에서 막대 차트는 남성 또는 여성의 수 또는 각 카테고리의 머리 색깔의 개인 수를 나타낼 수 있습니다.세그먼트 된 막대 차트는 각 그룹에 대해 직선이 아닌 관측치 동안 캡처 된 숫자를 보여주는 방법을 제공 할 수 있습니다.동일한 헤어 컬러 및 성별 데이터를 사용하여 세그먼트 바 차트는 각 헤어 컬러의 남성과 여성이 관찰되었는지를 보여줄 수 있습니다.