在统计学中，理解数据测量类型对于有效分析和解释数据至关重要。无论您是经验丰富的数据科学家还是刚开始统计之旅的新手，把握定量和定性变量之间的区别是基础的。在这篇博文中，我们将深入探讨这些数据类型的细微差别，并讨论为何了解它们对于数据专业人士至关重要。
定量和定性变量：揭示二分法
数据测量广泛分为两大类型：定量变量和定性变量。
- 定量变量
定量变量是具有数值性质的，代表可以测量的数量。它们可以进一步分为离散变量和连续变量。
a. 离散变量
离散变量取有着明显、分离的值，通常为整数形式。
想象一下，您正在进行一项关于人们每年阅读多少本书的调查。变量“阅读书籍数量”取有着明显、分离的值，例如0、1、2、3等。每个值代表一个整数，没有中间值。这是一个离散的定量变量。例如停车场中的汽车数量、收到的电子邮件数量或班级中的学生人数。
b. 连续变量
另一方面，连续变量可以在一定范围内取任意值，并且通常可以精确测量。
考虑一个包含个体身高的数据集。身高可以在特定范围内取任意值，并且可以精确测量（例如165.5厘米）。身高变量是连续的，因为它可以在特定区间内取无限多的值。例如年龄、体重、温度或时间。