Kardinális vagy kvantitatív változó az, amely kifejezi a mennyiségeket és számokkal ábrázolja.
A kardinális változó skála- vagy arányváltozóként is ismert. A statisztikai változó típusai közül ez talán az egyik legismertebb és használt, például egyszerű vagy többszörös lineáris regresszióban vagy paraméteres hipotézis tesztelésben.
Kardinális és kategorikus változó
Néhány különbséget fogunk látni a kardinális és a kategorikus változók között. Ily módon megmutathatjuk mindegyikük hasznosságát.
- A méréshez a kardinális változót használják, ellentétben a csoportosításra használt kategorikus változókkal (nominális vagy ordinális). Ezért az első folyamatos, mert sok értéket elismernek. A kategorikusak diszkrétek, mert konkrét értékeket vesznek fel, amelyek kategóriákat képviselnek.
- A kategorikusak kvalitatív információkat szolgáltatnak. A kardinális változók a maguk részéről kvantitatív adatokat kínálnak.
- Ez a változó az egyetlen, amely lehetővé tesz bizonyos statisztikai számításokat, például következtetést. Például paraméteres hipotézis teszteket használnak, míg a kategorikusak nem paraméteres teszteket.
A kardinális változóra alkalmazható statisztikai technikák
Megtekintjük a leggyakoribb statisztikai technikákat, amelyek ezt a típusú változókat használják. Néhányukról írtunk, és további információkat kaphat az itt található különféle linkek követésével.
- Leíró statisztika: Ebben az esetben rendelkezünk többek között a helyzet-, szóródási vagy alakstatisztikákkal. Néhány példa a számtani átlag, a szórás vagy a ferdeségi együttható.
- Lineáris regresszió: Ezt széles körben használják két kardinális változó összefüggésére. Vannak más típusok is, például a logisztika, amely lehetővé teszi a dichotóm változók használatát. Viszont egyszerű lineáris regressziónk van, csak két változóval, vagy többszörössel, kettőnél többel.
- Parametrikus hipotézis tesztelés: Statisztikai következtetések levonására szolgálnak. Mennyiségi változókat használnak bennük. Azért hívják őket, mert eloszlásuk ismert egy sor paraméternek köszönhetően, általában átlaguknak és szórásuknak.
Bíboros változó példa
Képzelje el, hogy elemezni akarjuk, hogy a gazdasági növekedés hogyan befolyásolja a fiktív ország munkanélküliségét.
A képen megfigyelhetjük az egyes változók százalékban kifejezett adatait, és mindkettő numerikus típusú.
Ezután belefoglaljuk a táblázat segítségével végrehajtott lineáris regressziót:
A következő képen láthatjuk, hogy egyrészt a független változót (X vagy GDP) kísérő együttható a regressziós egyenletben negatív (-0,5238). Ez azt jelenti, hogy az eltartott (Y vagy munkanélküliség) ellentétes irányba mozog, csökken, ha az ország gazdasági növekedéssel rendelkezik.
Az R négyzet jelzi, hogy a regressziós vonal megfelelő-e. Egyébként a közgazdaságtanban a 0,6-nál nagyobb érték elfogadható. Mint láthatjuk, mindkét makroökonómiai nagyságrend a kardinális változón belül van, mivel numerikusak.