CÁC BIẾN THỐNG KÊ: CÁC LOẠI VÀ VÍ DỤ - DUDAS - 2026

Các biến thống kê là những đặc điểm sở hữu con người, sự vật hoặc địa điểm có thể được đo lường. Ví dụ về các biến thường được sử dụng là tuổi, cân nặng, chiều cao, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nhiệt độ, số giờ bóng đèn sợi đốt kéo dài và nhiều biến số khác.

Một trong những mục tiêu của khoa học là biết các biến của hệ thống hoạt động như thế nào để đưa ra dự đoán về hành vi trong tương lai của nó. Theo bản chất của nó, mỗi biến số yêu cầu một cách xử lý cụ thể để có được thông tin tối đa từ nó.

Số lượng các biến cần nghiên cứu là rất lớn, nhưng xem xét kỹ nhóm nói trên, chúng tôi nhận thấy ngay rằng một số có thể được biểu diễn dưới dạng số, trong khi những biến khác thì không.

Điều này cho chúng ta cơ sở để phân loại ban đầu các biến thống kê thành hai loại cơ bản: định tính và số.

Các loại biến thống kê

- Các biến định tính

Như tên của nó, các biến định tính được sử dụng để chỉ định các danh mục hoặc phẩm chất.

Một ví dụ nổi tiếng về loại biến này là tình trạng hôn nhân: độc thân, đã kết hôn, ly hôn hoặc góa bụa. Cả hai loại này đều không lớn hơn loại kia, nó chỉ biểu thị một tình huống khác.

Các biến khác thuộc loại này là:

-Trình độ học thuật

-Tháng năm

- Thương hiệu xe được lái

-Nghề nghiệp

-Quốc tịch

- Các quốc gia, thành phố, quận, hạt và các bộ phận lãnh thổ khác.

Một danh mục cũng có thể được chỉ định bằng một con số, ví dụ như số điện thoại, số nhà, đường phố hoặc mã bưu điện, không thể hiện mức xếp hạng bằng số mà là nhãn.

Số đường phố là một biến định tính, nó không phải là một biến định lượng. Nguồn: Pixabay.

Các biến danh nghĩa, thứ tự và nhị phân

Các biến định tính lần lượt có thể là:

- Danh nghĩa , chỉ định tên cho chất lượng, chẳng hạn như màu sắc.

- Ordinals , đại diện cho trật tự, như trong trường hợp của một quy mô của tầng lớp kinh tế xã hội (cao, trung bình, thấp) hoặc ý kiến về một số loại đề nghị (ủng hộ, dửng dưng, chống lại). *

- Nhị phân , còn được gọi là lưỡng phân, chỉ có hai giá trị khả dĩ, chẳng hạn như giới tính. Biến này có thể được gán nhãn số, chẳng hạn như 1 và 2, mà không đại diện cho đánh giá số hoặc bất kỳ loại thứ tự nào.

* Một số tác giả đưa các biến thứ tự vào nhóm các biến định lượng, được mô tả dưới đây. Đó là bởi vì chúng thể hiện trật tự hoặc thứ bậc.

- Các biến số hoặc định lượng

Các biến này được gán một số, vì chúng đại diện cho số lượng, chẳng hạn như lương, tuổi, khoảng cách và điểm kiểm tra.

Chúng được sử dụng rộng rãi để đối chiếu sở thích và ước tính xu hướng. Chúng có thể được kết hợp với các biến định tính và xây dựng biểu đồ thanh và biểu đồ tạo điều kiện phân tích trực quan.

Một số biến số có thể được chuyển thành biến định tính, nhưng điều ngược lại là không thể. Ví dụ, biến số “tuổi” có thể được chia thành các khoảng với các nhãn được chỉ định, chẳng hạn như trẻ sơ sinh, trẻ em, thanh thiếu niên, người lớn và người già.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng có những phép toán có thể được thực hiện với các biến số, mà rõ ràng là không thể thực hiện với các biến định tính, ví dụ tính toán số trung bình và các công cụ ước lượng thống kê khác.

Nếu bạn muốn thực hiện các phép tính, bạn phải giữ biến "tuổi" là một biến số. Nhưng các ứng dụng khác có thể không yêu cầu chi tiết số, đối với những ứng dụng này, chỉ cần đặt tên cho các nhãn là đủ.

Các biến số được chia thành hai loại lớn: biến rời rạc và biến liên tục.

Các biến rời rạc

Các biến rời rạc chỉ nhận các giá trị nhất định và có đặc điểm là có thể đếm được, chẳng hạn như số lượng trẻ em trong một gia đình, số lượng vật nuôi, số lượng khách hàng ghé thăm cửa hàng mỗi ngày và số người đăng ký của một công ty truyền hình cáp, Vài ví dụ.

Ví dụ, định nghĩa biến "số vật nuôi", nó lấy các giá trị của nó từ tập các số tự nhiên. Một người có thể có 0, 1, 2, 3 hoặc nhiều vật nuôi, nhưng không bao giờ có 2,5 vật nuôi, chẳng hạn.

Tuy nhiên, một biến rời rạc nhất thiết phải có giá trị tự nhiên hoặc số nguyên. Số thập phân cũng rất hữu ích, vì tiêu chí để xác định xem một biến là rời rạc là liệu nó có thể đếm được hay không đếm được.

Ví dụ, giả sử rằng phần bóng đèn bị lỗi trong một nhà máy, được lấy từ một mẫu ngẫu nhiên gồm 50, 100 hoặc N bóng đèn được xác định là một biến số.

Nếu không có bóng đèn nào bị khuyết thì biến trở có giá trị bằng 0. Nhưng nếu 1 trong N bóng đèn bị khuyết thì biến trở là 1 / N, nếu có hai bóng hỏng thì biến trở là 2 / N và cứ tiếp tục như vậy cho đến điều kiện N bóng đèn bị bị lỗi và trong trường hợp đó phân số sẽ là 1.

Biến liên tục

Không giống như các biến rời rạc, các biến liên tục có thể nhận bất kỳ giá trị nào. Ví dụ, trọng lượng của học sinh tham gia một môn học nhất định, chiều cao, nhiệt độ, thời gian, độ dài và nhiều hơn nữa.

Biểu đồ Pareto so sánh tần suất khuyết tật (biến định lượng trên trục tung) và tỷ lệ phần trăm tích lũy so với từng khuyết tật trên trục hoành (biến định tính. Nguồn: Wikimedia Commons.

Vì biến liên tục nhận các giá trị vô hạn, tất cả các loại tính toán có thể được thực hiện với nó với độ chính xác mong muốn, chỉ bằng cách điều chỉnh số vị trí thập phân.

Trong thực tế, có những biến số liên tục có thể được biểu thị dưới dạng các biến số rời rạc, ví dụ tuổi của một người.

Tuổi chính xác của một người có thể được tính bằng năm, tháng, tuần, ngày và hơn thế nữa, tùy thuộc vào độ chính xác mong muốn, nhưng nó thường được làm tròn theo năm và do đó trở nên kín đáo.

Thu nhập của một người cũng là một biến số liên tục, nhưng nó thường hoạt động tốt hơn nếu các khoảng thời gian được thiết lập.

- Các biến phụ thuộc và độc lập

Các biến phụ thuộc là những biến được đo lường trong một thử nghiệm, để nghiên cứu mối quan hệ của chúng với những biến khác, được coi là các biến độc lập.

ví dụ 1

Trong ví dụ này, chúng ta sẽ thấy sự thay đổi của giá do pizza của một cơ sở thực phẩm phụ thuộc vào quy mô của họ.

Biến phụ thuộc (y) sẽ là giá, trong khi biến độc lập (x) sẽ là kích thước. Trong trường hợp này, chiếc bánh pizza nhỏ có giá 9 €, loại vừa là 12 € và một chiếc dành cho gia đình là 15 €.

Đó là, khi kích thước của bánh pizza tăng lên, nó sẽ đắt hơn. Do đó, giá sẽ phụ thuộc vào kích thước.

Hàm này sẽ là y = f (x)

Ví dụ 2

Một ví dụ đơn giản: chúng ta muốn kiểm tra hiệu ứng tạo ra bởi sự thay đổi của dòng điện I qua một dây kim loại, mà hiệu điện thế V giữa hai đầu của nó được đo.

Biến độc lập (nguyên nhân) là dòng điện, còn biến phụ thuộc (tác dụng) là điện áp, có giá trị phụ thuộc vào cường độ dòng điện đi qua dây dẫn.

Trong thí nghiệm, điều cần tìm là biết quy luật như thế nào đối với V khi tôi biến thiên. Nếu sự phụ thuộc của hiệu điện thế với dòng điện là tuyến tính, nghĩa là: V ∝ I, dây dẫn là ohm và hằng số tỉ lệ là điện trở của dây.

Nhưng thực tế là một biến độc lập trong một thử nghiệm không có nghĩa là nó như vậy trong một thử nghiệm khác. Điều này sẽ phụ thuộc vào hiện tượng được nghiên cứu và loại hình nghiên cứu được thực hiện.

Ví dụ, dòng điện I đi qua một dây dẫn kín quay trong một từ trường không đổi trở thành biến số phụ thuộc vào thời gian t, dòng điện này sẽ trở thành biến số độc lập.

Người giới thiệu

1. Berenson, M. 1985. Thống kê cho quản lý và kinh tế. Interamericana SA
2. Canavos, G. 1988. Xác suất và Thống kê: Các ứng dụng và phương pháp. Đồi McGraw.
3. Devore, J. 2012. Xác suất và Thống kê cho Kỹ thuật và Khoa học. Thứ 8. Phiên bản. Cengage.
4. Bách khoa kinh tế. Các biến liên tục. Được khôi phục từ: encyclopediaeconomica.com.
5. Levin, R. 1988. Thống kê cho quản trị viên. lần 2. Phiên bản. Sảnh Prentice.
6. Walpole, R. 2007. Xác suất và Thống kê cho Kỹ thuật và Khoa học. Lề.