Kardinální proměnná - co to je, definice a pojem
Kardinální nebo kvantitativní proměnná je proměnná, která vyjadřuje množství a je reprezentována čísly.
Kardinální proměnná je také známá jako proměnná měřítka nebo poměru. Mezi typy statistických proměnných je to pravděpodobně jeden z nejznámějších a používaných například v jednoduché nebo vícenásobné lineární regrese nebo v testování parametrických hypotéz.
Kardinální a kategorická proměnná
Uvidíme některé rozdíly mezi hlavními a kategorickými proměnnými. Tímto způsobem můžeme ukázat užitečnost každého z nich.
- Kardinální proměnná se používá k měření, na rozdíl od kategoriálních proměnných (nominálních nebo ordinálních), které se používají ke seskupení. První je tedy spojitý, protože připouštějí mnoho hodnot. Ty kategorické jsou diskrétní, protože přebírají konkrétní hodnoty, které představují kategorie.
- Ty kategorické poskytují kvalitativní informace. Kardinální proměnné nabízejí kvantitativní data.
- Tato proměnná je jediná, která umožňuje určité statistické výpočty, například odvození. Například používají testy parametrických hypotéz, zatímco kategorické používají neparametrické testy.
Statistické techniky použitelné pro základní proměnnou
Uvidíme některé z nejčastějších statistických technik, které používají tento typ proměnných. O některých z nich jsme psali a další informace můžete získat kliknutím na různé odkazy, které jsou zde uvedeny.
- Deskriptivní statistika: V tomto případě máme mimo jiné statistiku polohy, rozptylu nebo tvaru. Některé příklady jsou aritmetický průměr, směrodatná odchylka nebo koeficient šikmosti.
- Lineární regrese: Toto je široce používáno pro spojování dvou hlavních proměnných. Existují i jiné typy, například logistika, která umožňuje použití dichotomických proměnných. Na druhé straně máme jednoduchou lineární regresi, pouze s dvěma proměnnými, nebo více, s více než dvěma.
- Testování parametrických hypotéz: Používají se k vytváření statistických závěrů. Používají se v nich kvantitativní proměnné. Nazývají se proto, že jejich rozdělení je známé díky řadě parametrů, obvykle jejich průměru a rozptylu.
Kardinální proměnná příklad
Představte si, že chceme analyzovat, jak ekonomický růst ovlivňuje nezaměstnanost ve fiktivní zemi.
Na obrázku sledujeme data každé proměnné, vyjádřená v procentech, a obě numerického typu.
Dále zahrneme lineární regrese provedenou pomocí tabulky:
Na následujícím obrázku vidíme, že na jedné straně je koeficient, který doprovází nezávislou proměnnou (X nebo GDP) v regresní rovnici, záporný (-0,5238). To znamená, že závislá osoba (Y nebo nezaměstnanost) se pohybuje opačným směrem a klesá, pokud má země ekonomický růst.
R na druhou označuje, zda je regresní přímka adekvátní. Mimochodem, v ekonomii je přijatelná hodnota větší než 0,6. Jak vidíme, obě makroekonomické veličiny jsou zarámovány do základní proměnné, protože jsou numerické.
