Кардинальная или количественная переменная - это переменная, которая выражает количества и представлена числами.
Кардинальная переменная также известна как переменная масштаба или отношения. Среди типов статистических переменных это, пожалуй, один из самых известных и используемых, например, в простой или множественной линейной регрессии или в параметрической проверке гипотез.
Кардинальная и категориальная переменная
Мы увидим некоторые различия между кардинальными и категориальными переменными. Таким образом, мы можем показать полезность каждого из них.
- Кардинальная переменная используется для измерения, в отличие от категориальных переменных (номинальных или порядковых), которые используются для группировки. Следовательно, первые являются непрерывными, поскольку допускают множество значений. Категориальные являются дискретными, потому что они принимают конкретные значения, представляющие категории.
- Категорические дают качественную информацию. Со своей стороны, кардинальные переменные предлагают количественные данные.
- Эта переменная - единственная, которая позволяет выполнять определенные статистические вычисления, например, логический вывод. Например, они используют параметрические проверки гипотез, а категориальные - непараметрические.
Статистические методы, применимые к кардинальной переменной
Мы собираемся увидеть некоторые из наиболее часто используемых статистических методов, использующих этот тип переменных. Мы уже писали о некоторых из них, и вы можете получить дополнительную информацию, перейдя по различным ссылкам, приведенным здесь.
- Описательная статистика: В этом случае у нас есть, среди прочего, статистика положения, дисперсии или формы. Некоторыми примерами являются среднее арифметическое, стандартное отклонение или коэффициент асимметрии.
- Линейная регрессия: Это широко используется для связи двух кардинальных переменных. Существуют и другие типы, такие как логистика, которая позволяет использовать дихотомические переменные. В свою очередь, у нас есть простая линейная регрессия только с двумя переменными или множественная, с более чем двумя.
- Параметрическая проверка гипотез: Они используются для статистических выводов. В них используются количественные переменные. Они называются так потому, что их распределение известно благодаря ряду параметров, обычно их среднему значению и дисперсии.
Пример кардинальной переменной
Представьте, что мы хотим проанализировать, как экономический рост влияет на безработицу в фиктивной стране.
На изображении мы наблюдаем данные каждой переменной, выраженные в процентах, и обе имеют числовой тип.
Затем мы включаем линейную регрессию, выполненную с помощью электронной таблицы:
На следующем изображении мы видим, что, с одной стороны, коэффициент, который сопровождает независимую переменную (X или GDP) в уравнении регрессии, является отрицательным (-0,5238). Это означает, что иждивенец (Y или безработица) движется в противоположном направлении, уменьшаясь, если в стране наблюдается экономический рост.
R в квадрате указывает, адекватна ли линия регрессии. Кстати, в экономике приемлемо значение больше 0,6. Как мы видим, обе макроэкономические величины заключены в кардинальную переменную, поскольку они числовые.