Diversità delle Variabili in Statistica Una Guida per i Professionisti dei Dati

Diversità delle Variabili in Statistica Guida per i Professionisti dei Dati

Pic Credits: Analytics Vidhya

Nella statistica, comprendere i tipi di misurazioni dei dati è essenziale per analizzare ed interpretare i dati in modo efficace. Che tu sia un esperto data scientist o che tu stia iniziando il tuo percorso statistico, comprendere la distinzione tra variabili quantitative e qualitative è fondamentale. In questo post del blog, approfondiremo le complessità di questi tipi di dati e discuteremo perché conoscerli è cruciale per i professionisti dei dati.

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Variabili Quantitative e Qualitative: Svelando la Dicotomia

Le misurazioni dei dati sono ampiamente suddivise in due tipi principali: variabili quantitative e qualitative.

  1. Variabili Quantitative

Le variabili quantitative sono di natura numerica e rappresentano quantità che possono essere misurate. Possono essere ulteriormente classificate come variabili discrete o continue.

a. Variabili Discrete

Le variabili discrete assumono valori distinti e separati, spesso sotto forma di numeri interi.

Immagina di condurre un sondaggio su quante persone leggono libri in un anno. La variabile “Numero di Libri Letti” assume valori distinti e separati, come 0, 1, 2, 3, e così via. Ogni valore rappresenta un numero intero e non ci sono valori intermedi. Questa è una variabile quantitativa discreta. Gli esempi includono il numero di auto in un parcheggio, il conteggio delle email ricevute o il numero di studenti in una classe.

b. Variabili Continue

Le variabili continue, d’altra parte, possono assumere qualsiasi valore all’interno di un intervallo e sono spesso misurate con precisione.

Considera un dataset che include le altezze delle persone. Le altezze possono assumere qualsiasi valore all’interno di un certo intervallo e possono essere misurate con precisione (ad esempio, 165,5 cm). La variabile altezza è continua perché può assumere un numero infinito di valori all’interno di un intervallo specifico. Gli esempi includono l’età, il peso, la temperatura o il tempo.