カテゴリ変数と数値変数の違いは何ですか?

数値変数は、一連の数値を取ることができる値を指します。これらの値は、加算、減算、平均などの演算に意味を持ちますが、カテゴリ変数はは上記のとおりです。 操作は無意味です。

数値変数は次の 2 つのカテゴリに分類できます:

1. 離散変数 (離散)

値は自然数または整数を使用してのみ計算できます。値は不連続であり、隣接する 2 つの値の間に他の値はありません。この変数の値は通常、カウント方法を使用して取得されます。

2. 連続変数 (continuous)

ある範囲内の任意の値を取ることができ、その値は連続であり、隣接する 2 つの値は無限に分割することができ、つまり無限数になります数値が取れます。身長やロープの長さなど。
離散変数と比較して、連続変数には「真のゼロ」の概念があるため、乗算や除算を実行できます。

カテゴリ変数は次の 2 つのカテゴリに分類できます:

1. 順序付けされたカテゴリ変数 (序数)

物事のレベルまたは順序を記述します。変数値は次のとおりです。数値または文字タイプを使用して、好きの度合い (非常に好き、普通、嫌い) などの長所と短所を比較することができます。

2. 順序なしカテゴリ変数 (名目)

値の間に順序の違いはなく、分類にのみ使用され、2 カテゴリ変数と複数カテゴリ変数に分けることができます。 2 カテゴリー変数とは、すべてのデータを男性と女性、善悪、陰と陽などの 2 つのカテゴリーに分けます。バイナリ変数は、独自の分析手法を備えた特殊なカテゴリー変数です。マルチカテゴリ変数は、血液型が A、B、AB、O に分類されるなど、2 つ以上のカテゴリを指します。

順序付けされたカテゴリ変数と不要なカテゴリ変数の違いは、前者は「比較」操作には意味があるのに対し、後者は「比較」操作には意味がないことです。

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