Variables statistiques

Quelles sont les variables statistiques?

Le Variables statistiques sont des caractéristiques que les gens, les choses ou les lieux possèdent et qui peuvent être mesurés. Des exemples de variables fréquemment utilisées sont l'âge, le poids, la taille, le sexe, le statut civil, le niveau académique, la température, le nombre d'heures qui durent une ampoule à incandescence et bien d'autres et bien d'autres.

L'un des objectifs de la science est de savoir comment les variables d'un système se comportent pour pouvoir faire des prédictions sur son comportement futur. Selon sa nature, chaque variable nécessite un traitement spécifique pour en obtenir un maximum d'informations.

La quantité de variables à étudier est énorme, mais examinant soigneusement le groupe susmentionné, nous remarquons immédiatement que certains peuvent être exprimés numériques, tandis que d'autres ne le font pas.

Cela nous donne la classification initiale des variables statistiques dans deux types fondamentaux: qualitatif et numérique.

Types de variables statistiques

- Variables qualitatives

Comme son nom l'indique, les variables qualitatives sont utilisées pour désigner des catégories ou des qualités.

Un exemple bien connu de ce type de variables est le statut civil: célibataire, marié, divorcé ou veuf. Aucune de ces catégories n'est supérieure à l'autre, ne désigne qu'une situation différente.

Plus de variables de ce type sont:

-Niveau académique

-Année de l'année

-Marque automatique qui est réalisée

-Profession

-Nationalité

-Pays, villes, districts, comtés et autres divisions territoriales.

Une catégorie peut également être désignée par un numéro, par exemple le numéro de téléphone, le numéro de la maison, la rue ou le code postal, sans cela représenter une évaluation numérique, mais plutôt une étiquette.

Le numéro de rue est une variable qualitative, ce n'est pas une variable quantitative

Variables nominales, ordinales et binaires

Les variables qualitatives peuvent être à leur tour:

-Nominal, qui attribue un nom à la qualité, comme la couleur par exemple.

-Ordinaires, qui représentent l'ordre, comme dans le cas d'une échelle de couches socio-économiques (élevée, moyenne, faible) ou d'opinions sur une sorte de proposition (en faveur, indifférent, contre). *

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-Binaire, Aussi appelé dichotomique, Il n'y a que deux valeurs possibles, comme le sexe. Cette variable peut se voir attribuer une étiquette numérique, comme 1 et 2, sans représenter une évaluation numérique ou une sorte d'ordre.

*Certains auteurs incluent des variables ordinales dans le groupe de variables quantitatives, qui sont décrites ci-dessous. C'est parce qu'ils expriment l'ordre ou la hiérarchie.

- Variables numériques ou quantitatives

Ces variables se voient attribuer un nombre, car elles représentent des montants, tels que le salaire, l'âge, les distances et les qualifications obtenues lors d'un examen.

Ils sont largement utilisés pour contraster les préférences et estimer les tendances. Ils peuvent être associés à des variables qualitatives et à des barres de construction et des graphiques d'histogrammes qui facilitent l'analyse visuelle.

Certaines variables numériques peuvent être transformées en variables qualitatives, mais l'inverse n'est pas possible. Par exemple, la variable numérique «âge» peut être divisée en intervalles avec des étiquettes assignées, comme les bébés, les enfants, les adolescents, les adultes et les personnes âgées.

Cependant, il convient de noter qu'il existe des opérations qui peuvent être effectuées avec des variables numériques, qui ne peuvent évidemment pas être effectuées avec des variables qualitatives, par exemple le calcul des moyennes et d'autres estimateurs statistiques.

Si ce que vous voulez, c'est calculer, vous devez maintenir la variable «âge» comme variable numérique. Mais d'autres applications peuvent ne pas nécessiter de détails numériques, car il serait suffisant pour laisser les étiquettes nommées.

Les variables numériques sont à leur tour divisées en deux principales catégories: variables discrètes et variables continues.

Variables discrètes

Las variables discretas únicamente toman ciertos valores y se caracterizan por ser contables, por ejemplo el número de hijos de una familia, la cantidad de mascotas, el número de clientes que visitan a diario una tienda y los suscriptores de una compañía de cable, por mencionar quelques exemples.

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Définissant par exemple le «nombre d'animaux de compagnie» variable, il prend ses valeurs de l'ensemble des nombres naturels. Une personne peut avoir 0, 1, 2, 3 animaux de compagnie ou plus, mais jamais 2.5 animaux de compagnie, par exemple.

Cependant, une variable discrète a nécessairement des entiers ou des entiers. Les nombres décimaux servent également, car le critère pour déterminer si une variable est discrète est que cela est comptable ou numéroté.

Par exemple, supposons que la fraction des ampoules défectueuses soit définie comme une variable.

Si aucune ampoule n'est défectueuse, la variable prend la valeur 0. Mais si 1 des nuls n est défectueux, la variable vaut 1 / N, s'il y a deux défectueuses, il est de 2 / N et ainsi de suite jusqu'à atteindre l'événement où les nuls N étaient défectueux et dans ce cas, la fraction serait 1.

Variables continues

Contrairement aux variables discrètes, les variables continues peuvent prendre n'importe quelle valeur. Par exemple, le poids des étudiants qui étudient une certaine matière, la hauteur, la température, le temps, la longueur et bien d'autres.

Diagramme de Pareto comparant la fréquence des défauts (variable quantitative dans l'axe vertical) et le pourcentage cumulatif par rapport à chaque défaut de l'axe horizontal (variable qualitative). Source: Wikimedia Commons.

Comme la variable continue prend des valeurs infinies, des calculs de toutes sortes peuvent être effectués avec la précision souhaitée, simplement en ajustant le nombre de décimales.

En pratique, il existe des variables continues qui peuvent être exprimées en variables discrètes, par exemple l'âge d'une personne.

L'âge exact d'une personne peut être compté en années, des mois, des semaines, des jours et plus, selon la précision souhaitée, mais se tourne généralement depuis des années et devient ainsi discrète.

Le revenu d'une personne est également une variable continue, mais elle fonctionne généralement mieux si des intervalles sont établis.

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- Variables dépendantes et indépendantes

Les variables dépendantes sont celles mesurées au cours d'une expérience, pour étudier la relation qu'ils ont avec les autres, qui serait considérée comme des variables indépendantes.

Exemple 1

Dans cet exemple, nous verrons l'évolution des prix souffrant des pizzas d'un lieu de nourriture en fonction de sa taille.

La variable dépendante (y) serait le prix, tandis que la variable indépendante (x) serait la taille. Dans ce cas, la petite pizza vaut 9 €, la médiane 12 € et le familier 15 €.

C'est-à-dire que la taille de la pizza augmente, cela coûte plus cher. Par conséquent, le prix dépendrait de la taille.

Cette fonction serait y = f (x)

Exemple 2

Un exemple simple: vous souhaitez examiner l'effet que les changements de courant que je produisent par un fil métallique, pour lequel la tension V est mesurée entre les extrémités.

La variable indépendante (la cause) est le courant, tandis que la variable dépendante (l'effet) est la tension, dont la valeur dépend du courant qui traverse le fil.

Dans l'expérience, ce qui est recherché, c'est savoir à quoi ressemble la loi lorsque je variage. Si la dépendance de tension avec le courant se révèle linéaire, c'est-à-dire: v ∝ i, le conducteur est ohmique et que la constante de proportionnalité est la résistance du fil.

Mais le fait qu'une variable soit indépendante dans une expérience ne signifie pas que c'est dans un autre. Qui dépendra du phénomène à l'étude et du type de recherche que vous souhaitez effectuer.

Par exemple, le courant I qui parcourt un conducteur fermé tournant dans un champ magnétique constant, devient la variable dépendante par rapport au temps t, qui deviendrait la variable indépendante.

Les références

1. Berenson, M. 1985. Statistiques pour l'administration et l'économie. Inter-américain s.POUR.
2. Canavos, g. 1988. Probabilité et statistiques: applications et méthodes. McGraw Hill.
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