Biến liên tục và biến rời rạc là các loại biến trong thống kê và phân tích dữ liệu. Việc xác định đúng loại biến đóng vai trò quan trọng trong xử lý dữ liệu. Vậy biến liên tục là gì? Làm thế nào để phân biệt giữa các biến liên tục và rời rạc? Nếu bạn cũng đang quan tâm đến câu hỏi này thì hãy theo dõi bài viết dưới đây của chúng tôi để có được câu trả lời nhé:
1. Biến liên tục là gì?
biến liên tục (biến liên tục) là biến có thể nhận giá trị bất kỳ trong một khoảng nhất định, nghĩa là thay đổi không gián đoạn.
Ví dụ, một biến trong dãy các số thực khác rỗng là liên tục nếu nó có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong dãy. lý do là bất kỳ phạm vi thực nào giữa a và b; a , b không đếm được trong r & a #b. Do đó, nếu một biến có thể nhận một tập giá trị vô hạn và không đếm được, thì nó được gọi là biến liên tục. Biến liên tục là một biến được xác định trong một phạm vi, có nghĩa là nó có thể nhận bất kỳ giá trị nào giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất. Nó có thể được hiểu là một hàm khoảng và phạm vi của các biến có thể khác nhau đối với mỗi hàm.
– Các phương pháp tính toán thường được sử dụng cho các bài toán mà các biến liên tục, chẳng hạn như các bài toán tối ưu liên tục.
Ví dụ, nhiệt độ trong ngày là biến ngẫu nhiên liên tục, không thể liệt kê hết các giá trị có thể xảy ra, thường cho biết giá trị nhỏ nhất và lớn nhất: ví dụ nhiệt độ khoảng 20 độ C đến 30 độ C; thì đơn vị của x là độ C, x có dãy là (20;30).
—Biến liên tục là biến định lượng có giá trị lấp đầy trục số. Các biến liên tục thường có giá trị thập phân. Ví dụ, lượng đường trong máu của bệnh nhân, cân nặng khi sinh.
Ngoài ra, các biến như chiều cao, cân nặng,… cũng được coi là biến liên tục.
Trong lý thuyết thống kê, phân phối xác suất của một biến liên tục có thể được biểu diễn dưới dạng hàm mật độ xác suất.
Trong động lực học thời gian liên tục, thời gian thay đổi được coi là liên tục và các phương trình mô tả sự tiến triển của một biến số theo thời gian là các phương trình vi phân. Tốc độ thay đổi tức thời là một khái niệm được xác định rõ ràng.
2. Biến rời rạc là gì?
Đối lập với biến liên tục là biến rời rạc. Biến rời rạc là biến chỉ nhận giá trị nguyên.
Xem thêm: Các loại thang đo trong thống kê là gì? Đặc điểm và phân loại?
Biến rời rạc là biến có thể nhận một tập giá trị của một số cho trước. tức là nó chỉ nhận giá trị của một bộ sưu tập chứ không phải bất kỳ giá trị nào.
Có những khoảng trống giữa các giá trị quan sát được của một biến rời rạc không thể “lấp đầy” bằng các giá trị trung gian. Do đó, giữa hai giá trị này tồn tại ít nhất một giá trị không quan sát được.
Có một biến riêng biệt cho số lượng ô tô trên đầu người. Ví dụ: một người có thể sở hữu một ô tô, hai ô tô hoặc ba ô tô, chỉ để kể tên một vài khả năng. Nhưng nó không thể có xe 1.6 hay xe 2.8 được.
Một số ví dụ về biến rời rạc:
– Số con của một phụ nữ cũng là một biến rời rạc. Bạn có thể có 2, 4 hoặc 6 con, nhưng không bao giờ có 2,1 hoặc 5,78 con.
– Số học sinh có mặt trong một lớp. Có thể có 15, 20 hoặc 30 học sinh, nhưng không phải là 15,3 hoặc 20,8. – Số lần phạm lỗi mà trọng tài có thể gọi trong một trận đấu bóng đá. – Số kênh radio hoặc TV bạn có thể xem ở nhà.
3. Phân biệt biến liên tục và biến rời rạc:
Biến rời rạc và biến liên tục đều có thể là định tính và định lượng, tuy nhiên hai thuật ngữ thống kê này có nhiều điểm khác biệt và đối lập với nhau. Chi tiết như sau:
3.1. Bảng so sánh biến liên tục và biến rời rạc:
3.2. Sự khác biệt chính giữa biến rời rạc và biến liên tục:
Một số điểm khác biệt chính giữa biến rời rạc và biến liên tục như sau:
Xem thêm: Kiểm soát chất lượng thống kê là gì? Công cụ kiểm soát chất lượng thống kê
– Biến thống kê giả định tập hữu hạn dữ liệu và giá trị đếm được và được gọi là biến rời rạc. Vì lý do này, biến định lượng có tập dữ liệu vô hạn và giá trị không đếm được được gọi là biến liên tục.
– Đối với các bộ phân loại bao hàm không chồng chéo hay còn gọi là bao hàm lẫn nhau, bao gồm các ranh giới lớp, được áp dụng cho các biến rời rạc. Ngược lại, đối với các phân loại chồng chéo hoặc loại trừ lẫn nhau, áp dụng cho các biến liên tục, không bao gồm các giới hạn trên.
– Ở các biến rời rạc, phạm vi của các số được chỉ định là đầy đủ, ở các biến liên tục thì không.
—Biến rời rạc là biến mà giá trị của nó có thể lấy được bằng cách đếm. Mặt khác, một biến liên tục là một biến ngẫu nhiên đo lường một cái gì đó.
– Biến rời rạc nhận giá trị độc lập còn biến liên tục nhận giá trị tùy ý trong một khoảng cho trước hoặc liên tục.
– Một biến rời rạc có thể được biểu diễn bằng đồ họa dưới dạng ngoại lệ. Ngược lại, các biến liên tục có thể được chỉ định bằng đồ thị với sự trợ giúp của các điểm nối.
4. Các biến định tính là gì?
Biến định tính (Biến định tính) Còn được gọi là Biến phân loại (Biến phân loại) Giúp chia đối tượng nghiên cứu thành các nhóm khác nhau. Khi làm việc với dữ liệu, người nghiên cứu sẽ mã hóa giá trị của các biến định tính thành các số 1, 2, 3,… nhưng các con số này hoàn toàn là quy ước chứ không phải giá trị thực của biến.
Ví dụ: Chia độ tuổi thành các nhóm tuổi: (1) Dưới 22 tuổi, (2) 22 đến 30 tuổi, (3) 31 đến 50 tuổi, (4) 50 tuổi trở lên. Đây là một biến định tính vì nó chia các đối tượng thành các nhóm tuổi khác nhau. Bốn nhóm tuổi thường được biểu thị bằng các số 1-2-3-4 trong quá trình xử lý dữ liệu, đây chỉ là giá trị quy ước, không phải là tuổi chính xác của người trả lời. Mã hóa độ tuổi 25 của người trả lời làm giá trị 2 của biến tuổi (từ 22 đến 30 tuổi), khi đó số 25 là giá trị thực (giá trị định lượng) và số 2 trong dữ liệu là số đồng ý (giá trị định lượng). ).giá trị định tính).
Xem thêm: Xét nghiệm là gì? một sự kiện là gì? Xác suất của sự kiện? Toán 11
5.Biến định lượng là gì?
Biến định lượng Một biến có giá trị là một số thực.
ví dụ: cũng là biến tuổi nhưng dữ liệu chúng ta thu thập là tuổi chính xác của người trả lời nên biến này là biến định lượng. Chúng tôi hỏi người trả lời “Tuổi của bạn là:…” và người trả lời điền tuổi của chính họ, đây là giá trị thực.
6. Lưu ý về biến định tính và định lượng:
Một biến có hai giá trị định tính và định lượng:
Các biến mang 2 giá trị như giới tính (nam/nữ), quyết định mua hàng (mua/không mua),… vừa mang tính định tính vừa mang tính định lượng. Do đó, khi thực hiện các bài kiểm tra yêu cầu loại biến đầu vào, biến nhị phân có thể tham gia trong hầu hết các trường hợp.
Ví dụ: Trong một mô hình nghiên cứu, chúng ta xem xét tác động của biến kiểm soát giới tính gồm hai giá trị nam/nữ đến biến phụ thuộcHài lòng. Tại thời điểm này, chúng ta có thể:
- Thực hiện kiểm định t mẫu độc lập hoặc ANOVA một chiều. Đây là hai bài kiểm tra liên quan đến hai biến: một định lượng và một định tính. Bây giờ, biến định lượng là sự hài lòng và biến định tính là giới tính.
- Hồi quy tuyến tính hoặc sem đã được thực hiện để xem xét tác động của giới tính đối với sự hài lòng. Đây là một thử nghiệm yêu cầu tất cả các biến liên quan phải là định lượng. Lúc này biến giới tính cũng là biến định lượng, có thể tham gia đầy đủ vào mô hình hồi quy và mô hình sem.
Các biến định tính/định lượng được xác định bởi dữ liệu của chúng chứ không phải tên của chúng:
Để xác định một biến là định tính hay định lượng, chúng ta cần dựa vào đặc điểm dữ liệu của biến. Giống như ví dụ về biến tuổi đã đề cập ở trên, biến này được gọi là tuổi, nhưng dữ liệu một mặt là định tính và mặt khác là định lượng.
hoặc một ví dụ khác về biến thu nhập. Nếu chia thu nhập của chúng ta thành nhiều nhóm như dưới 10 triệu, 10 đến 20 triệu, trên 20 triệu thì đây là biến định tính. Nếu chúng ta để con số thu nhập chính xác của những người được hỏi là một biến định lượng.
Chuyển đổi biến định tính thành biến định lượng:
Chúng ta đã nói về việc một biến sẽ có cả định tính và định lượng nếu nó có hai giá trị. Cơ chế chuyển biến định tính thành biến định lượng cũng dựa trên cơ sở này. Kỹ thuật chuyển biến định tính thành biến định lượng này được gọi là biến giả.
Khi bạn cần đánh giá mối quan hệ của một biến định tính với các biến khác thông qua hồi quy, sem. Bạn cần chuyển đổi các biến định tính thành biến giả trước, sau đó sử dụng các biến giả để đưa vào hồi quy, sem.
Các biến định tính và định lượng trong hồi quy và sem:
Hồi quy và sem là hai loại thử nghiệm yêu cầu các biến liên quan phải là định lượng.
Nếu bạn đọc hồi quy hoặc sem thì có một biến giới tính. Bạn có thể tự hiểu, vì biến này có 2 giá trị là định tính và định lượng nên điều kiện đầu vào đảm bảo là biến định lượng.
Nếu bạn đọc kết quả hồi quy hoặc kết quả sem có sự xuất hiện của các biến như tuổi tác, thu nhập, thâm niên, kinh nghiệm, v.v., bạn sẽ tự khắc hiểu rằng các biến này được trình bày dưới dạng giá trị thực chứ không phải giá trị thực. Giá trị thỏa thuận. Nói cách khác, dữ liệu của các biến số như tuổi-thu nhập-thâm niên-kinh nghiệm hiện là số liệu chính xác, bất kể nhóm tuổi, mức thu nhập, thâm niên hay kinh nghiệm.
Nếu bạn đọc kết quả hồi quy hoặc kết quả học kỳ bao gồm các biến bộ phận, chức danh công việc, v.v., bạn sẽ tự động hiểu rằng các biến định tính này đã được chuyển thành biến giả.
