Kardinal veya nicel değişken, miktarları ifade eden ve sayılarla temsil edilen değişkendir.
Ana değişken, ölçek veya oran değişkeni olarak da bilinir. İstatistiksel değişken türleri arasında, bu belki de en iyi bilinen ve kullanılanlardan biridir, örneğin basit veya çoklu doğrusal regresyonda veya parametrik hipotez testinde.
Kardinal ve kategorik değişken
Kardinal ve kategorik değişkenler arasında bazı farklılıklar göreceğiz. Bu şekilde, her birinin faydasını gösterebiliriz.
- Ana değişken, gruplamak için kullanılan kategorik değişkenlerin (nominal veya sıralı) aksine ölçmek için kullanılır. Bu nedenle ilki süreklidir, çünkü birçok değeri kabul ederler. Kategorik olanlar ayrıktır, çünkü kategorileri temsil eden somut değerler alırlar.
- Kategorik olanlar niteliksel bilgi sağlar. Kardinal değişkenler ise nicel veriler sunar.
- Bu değişken, çıkarım gibi belirli istatistiksel hesaplamalara izin veren tek değişkendir. Örneğin, parametrik hipotez testleri kullanırken, kategorik olanlar parametrik olmayan testleri kullanır.
Bir ana değişkene uygulanabilir istatistiksel teknikler
Bu tür değişkenleri kullanan en sık kullanılan istatistiksel tekniklerden bazılarını göreceğiz. Bazıları hakkında yazdık ve burada yer alan farklı bağlantıları takip ederek daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
- Tanımlayıcı istatistikler: Bu durumda, diğerleri arasında konum, dağılım veya şekil istatistiklerine sahibiz. Bazı örnekler aritmetik ortalama, standart sapma veya çarpıklık katsayısıdır.
- Doğrusal regresyon: Bu, iki temel değişkeni ilişkilendirmek için yaygın olarak kullanılır. İkili değişkenlerin kullanımına izin veren lojistik gibi başka türler de vardır. Sırayla, sadece iki değişkenli veya ikiden fazla değişkenli basit doğrusal regresyonumuz var.
- Parametrik hipotez testi: İstatistiksel çıkarım yapmak için kullanılırlar. Bunlarda nicel değişkenler kullanılır. Genellikle ortalamaları ve varyansları gibi bir dizi parametre sayesinde dağılımları bilindiği için bu adla anılırlar.
Kardinal değişken örneği
Hayali bir ülkede ekonomik büyümenin işsizliği nasıl etkilediğini analiz etmek istediğimizi hayal edin.
Görüntüde, her bir değişkenin yüzde olarak ifade edilen verilerini ve her ikisinin de sayısal türdeki verilerini gözlemliyoruz.
Ardından, bir elektronik tablo ile gerçekleştirilen doğrusal regresyonu dahil ediyoruz:
Aşağıdaki görüntüde, bir yandan regresyon denkleminde bağımsız değişkene (X veya GDP) eşlik eden katsayının negatif (-0,5238) olduğunu görebiliriz. Bu, bağımlının (Y veya işsizlik) ters yönde hareket ettiği ve ülkenin ekonomik büyümesi varsa azalan anlamına gelir.
R kare, regresyon çizgisinin yeterli olup olmadığını gösterir. Bu arada, ekonomide 0,6'dan büyük bir değer kabul edilebilir. Gördüğümüz gibi, her iki makroekonomik büyüklük de sayısal oldukları için bir kardinal değişken içinde çerçevelenmiştir.