Вопрос или проблема
Я изучаю разницу между категориальными, порядковыми и числовыми переменными.
Из того, что я понял:
- Категориальные переменные имеют 2 и более категорий без какого-либо внутреннего порядка.
- Порядковые переменные имеют четкий порядок, но интервалы не обязательно равномерные.
- Числовые переменные упорядочены с равномерными интервалами.
Я застрял на попытке классифицировать эти две ситуации:
1. Какой уровень обязательств вы готовы принять?
- Несколько раз в неделю
- Раз в неделю
- Несколько раз в месяц
- Не более одного раза в месяц
- Уровень обязательств не имеет значения.
2. Какой уровень обязательств вы готовы принять?
- 9-11 раз в месяц
- 6-8 раз в месяц
- 3-5 раз в месяц
- 0-2 раза в месяц
- Уровень обязательств не имеет значения.
Моя догадка: #1 является порядковой, а #2 – числовой. Однако фраза “Уровень обязательств не имеет значения” ставит меня в тупик. Может кто-то помочь мне прояснить это?
Ответы на оба этих вопроса можно рассматривать как категориальные, поскольку, хотя они и упоминают числа, вы не можете полностью закодировать информацию в них как число. Вы могли бы, конечно, пронумеровать их, например: “Я позвоню 9-11 раз в месяц, ответ 1”, но число 1 не отражает значение ответа.
Такие типы категориальных “корзин”, представляющие диапазон значений, часто используются, когда значение, которое мы хотим измерить, непрерывно, а диапазон возможных значений велик.
Если бы вы хотели числовые переменные, вы могли бы перекодировать ответы. Например, вы могли бы представить ответы на вопрос 2 как две числовые переменные, min_times и max_times.
Просто дайте каждой категории в ответе балл.
5 – более 15 раз в месяц
4 – от 10 до 15 раз в месяц
3 – 7-10 раз в месяц
2 – 3-7 раз в месяц
1 – менее трех раз в месяц
И используйте эти баллы как коды.
Ответ или решение
Классификация переменных является важной задачей в статистике и аналитике данных. В данном случае мы имеем две ситуации, которые требуют организации по типам переменных: категориальные, порядковые и числовые. Давайте подробно рассмотрим каждую из них.
Ситуация 1: Уровень обязательств
- Варианты ответов:
- Несколько раз в неделю
- Один раз в неделю
- Пару раз в месяц
- Не более одного раза в месяц
- Уровень обязательств не является фактором.
В данном случае, несмотря на то что отклики представляют собой разные категории обязательств, они имеют определённый порядок. Например, «Несколько раз в неделю» подразумевает больший уровень обязательств по сравнению с «Не более одного раза в месяц». Поэтому, эта переменная относится к порядковым (ordinal) переменным, так как каждая категория может быть упорядочена, но интервалы между категориями не равномерны и не количественно измеримы.
Ситуация 2: Уровень обязательств
- Варианты ответов:
- 9-11 раз в месяц
- 6-8 раз в месяц
- 3-5 раз в месяц
- 0-2 раза в месяц
- Уровень обязательств не является фактором.
Здесь, в отличие от первой ситуации, варианты ответов содержат числовые диапазоны, которые можно интерпретировать в количественном формате. Хотя эти диапазоны также могут быть упорядочены (поскольку 9-11 раз в месяц подразумевает больший уровень обязательств, чем 0-2 раза), ответ все же содержит четкие числовые значения, которые могут быть оценены по крайним точкам диапазонов. Важно отметить, что хотя эти группы можно сравнивать и упорядочивать, распределение не является непрерывным, и нет чёткой метрики для каждой отдельной единицы. Следовательно, эту переменную можно считать категориальной (categorical), но её можно преобразовать в числовую (numerical) переменную, если рассматривать средние или крайние показатели каждой группы.
Подводя итоги
Ваш анализ довольно близок к верному пониманию. Первая ситуация действительно является порядковой переменной, в то время как вторая ситуация, несмотря на наличие чисел, также может трактоваться как категориальная, хотя и с возможностью переработки в числовую переменную через специальные числовые обозначения.
В заключение, важно помнить, что правильная классификация переменными может не только помочь в глубоком понимании ваших данных, но и обеспечить более точные и полезные выводы в вашем анализе. Выбор правильной модели анализа данных зависит от точного понимания структуры вопросов и вариантов ответа.