Kategoriallinen muuttuja on sellainen, jonka avulla voidaan luokitella tietosarja kiinteään arvoon, joka liittyy tiettyyn laatuun tai luokkaan.
Kategoriamuuttuja luokittelee yksilöt tai tapaukset toisin kuin kardinaali- tai jatkuvamuuttujat (jotka mahdollistavat numeeriset laskelmat). Ne ottavat yleensä arvot, joita edustaa kokonaislukuja, kuten yksi tai nolla, mutta nämä ovat vain sellaisia esityksiä.
Esimerkissä näemme sen tarkemmin.
Kategorisen ja jatkuvan muuttujan erot
Kategoriallisen muuttujan ja jatkuvan tai kardinaalisen muuttujan välillä on joitain eroja, jotka tulisi tietää. Katsotaanpa tärkeimmät.
- Ensinnäkin kategorista muuttujaa käytetään ryhmittelyyn ja jatkuvaa muuttujaa laskemiseen. Toisin sanoen ensimmäinen sallii luokkien muodostamisen tietosarjan avulla. Esimerkiksi sukupuoli tai lasten lukumäärä. Toinen antaa meille numeerista tietoa. Esimerkiksi ikä.
- Kardinaalimuuttuja sallii numeeriset laskelmat, muut eivät. Tällä tavalla edellisessä voimme tietää keskiarvot tai varianssit, kun taas muissa vain osa tiedoista, kuten tila tai prosenttiosuus luokista.
- Kategoriallisista on erittäin hyödyllistä tietää laadullista tietoa, eli tietynlaista dataa. Jatkuvat antavat meille määrällisiä tietoja, toisin sanoen numeroita edustavat määrät ja arvot.
Tilastolliset tekniikat kategorisille muuttujille
Seuraavaksi katsotaan tilastolliset tekniikat, joita käytetään eniten kategorisissa muuttujissa, vertaamalla niitä jatkuvien tai kardinaalisten muuttujien tekniikoihin.
- Kuvailevia tilastoja: Tämän tyyppisissä muuttujissa analyysit perustuvat yleensä muun muassa pylväs- ja prosenttikaavioihin. Kardinaalit sallivat analyysitekniikoiden käytön sijaintitilastojen, kuten kvantiilien, tai dispersiotilastojen kuten varianssien laskemiseksi.
- Hypoteesikontrasti: Kategorioissa tulokset voidaan ekstrapoloida ei-parametristen hypoteesitestien avulla. Toisaalta jatkuvissa käytetään parametrisia kontrasteja, jotka voidaan myös päätellä.
- Regressiotekniikat: Tässä tapauksessa edelliseen käytetään muun muassa logistista regressiota tai vastaavaa. Muun tyyppisille muuttujille eniten käytetty tekniikka on lineaarinen regressio.
Luokkamuuttujaesimerkki
Lopuksi katsotaanpa hyvin yleinen esimerkki markkinoinnista. Kuvitellaan, että haluamme myydä tuotetta ja olemme kiinnostuneita tietämään siviilisääty.
Tätä varten osoitamme yhden naimattomalle, 2 naimisissa olevalle, 3 eronneelle, 4 kumppanille ja 5 muille.
Katsotaanpa kuva ja sitten kommentoidaan sitä:
Siinä voimme nähdä, että suurin osa ihmisistä on naimattomia, naimisissa ja eronneita, kun taas kaksi muuta vaihtoehtoa ovat vain 5%.
Kuten näemme, kategoriset muuttujat ovat hyödyllisiä ryhmittelyssä. Pylväskaavion avulla voimme tarkkailla näitä prosenttiosuuksia paremmin, koska pylväiden kokoa on helpompi verrata.
