发现变量和字段类型

学习目标

完成本单元后，您将能够：

备注：本单元中的一些概念从 Heidi Ziemer 的网络公开著作《统计学入门》中关于变量的篇章改编而来。

在结构严谨的数据模块中，您了解到数据被组织成列或字段。在结构严谨的数据中，每个字段代表一个变量。

变量是数据的构建块。将数据组织成表时，这些变量会转化为字段（即垂直列）。根据测量对象的不同，这些字段主要分为两类：

定性字段（分类型）：定性变量描述无法用数字衡量的特征或属性。在数据集中，这些以定性字段（列）形式呈现。

定量字段（数值型）：定量变量表示可以测量或计数的数量。在数据集中，这些以定量字段（列）形式呈现。

由于定量数据涉及数值，我们根据这些数值的收集方式进一步将其细分为两类：

术语离散和连续仅适用于定量数据。“最喜爱的食物”等定性字段不能描述为离散或连续。

下表中，“姓名”和“最喜爱的食物”列记录描述性特征，故为定性字段。“年龄”和“身高”列记录数值测量结果，故为定量字段

每个列标题代表一个独立变量，每行则包含特定个体的数据。

名称	期限	身高	最喜爱的食物
Aliya	8	4'2”	冰淇淋
Miles	12	5'3”	橄榄披萨
Penny	42	5'7”	玉米棒子
Vince	39	5'10”	烙饼

在上述表中：

定性变量（不可数变量）可以进一步分为两类：名称和序数。

名称：名称定性变量是无法进行排序的类别。比如，我们来思考几种水果：香蕉、葡萄、杏子和苹果。这些属于名称变量，因为它们不隐含任何排序关系。比如，香蕉并没有排在杏子前面。

记住名称变量的定义的一种方法是：名称 = 命名。

序数：与名称定性变量不同，序数定性变量可以排序。它们之所以是定性的，是因为不可数，但是它们中存在一种逻辑排序。比如，思考一下您可能做过的调查。调查表上的序数定性值例子包括：从不、有时候、大多数时候、总是、极其不满意、不满意、既没有满意也没有不满意、满意、极其满意。

记住序数变量的定义的一种方法是：序数 = 排序。

备注：有时候，序数值被赋予对应的数字（比如，5 = 极其满意)，因而按定量值处理。

我们来检查一下您的理解程度。在下面的活动中，您需要确定每个特征是名称定性变量、序数定性变量还是定量变量。把每一组特征拖到正确的类别中。

变量的另一种分类包括离散变量和连续变量。

离散变量：离散变量是单独分开的，明显不同。简而言之，如果您可以逐个地数，它就是离散变量。比如，您可以逐个数某个家庭有几个孩子。一个家庭可以有 0 个孩子、3 个孩子、6 个孩子，等等，但是不可能有 3.45 个孩子。

一只脚的脚趾数量和抽屉里的袜子总数也属于离散变量。您所在城市所有人所有脚的脚趾总数甚至也是一个离散变量。一一数出所有脚趾需要很长时间，但还是可能做到的。

连续变量：连续意味着形成一个不间断的整体，没有中断。这些变量不可能在有限的时间内数出来，因为任意两个值之间都有无数个值。比如，如果您想测量时间，每个单位时间都可以分为更小的单位：对刺激的响应时间可以表示为 1.64 秒，或者也可以进一步细化，表示为 1.642378765 秒，以此类推，没有穷尽。连续值的其他例子包括温度、距离和质量。

通过这些互动抽认卡来测试您对离散和连续变量的理解程度。

请阅读每张卡上的示例，思考它是离散还是连续变量，然后单击卡片查看正确答案。单击向右箭头可移至下一张卡，单击向左箭头可返回上一张卡。

下一个单元，您将学习如何在数据可视化中应用不同变量类型。