المتغير الفئوي: الخصائص والأمثلة - جسدي - بدني - 2025

و متغير نوعي غير تلك المستخدمة في إحصاءات لتعيين سمة غير عددية أو نوعية أو خاصية لبعض وجوه، الفردية أو كيان أو شرط أو إجراء. من الممكن تحديد جميع أنواع المتغيرات الفئوية وفقًا لكل حاجة.

ومن الأمثلة على المتغيرات الفئوية: اللون ، والجنس ، وفصيلة الدم ، والحالة الاجتماعية ، ونوع المادة ، وطريقة الدفع أو نوع الحساب المصرفي ، ويتم استخدامها كثيرًا على أساس يومي.

الشكل 1: اللون متغير قاطع. المصدر: pixabay

ما ورد أعلاه هو المتغيرات ، لكن قيمها المحتملة هي نوعية ، أي ذات جودة أو خاصية وليست قياسًا رقميًا. على سبيل المثال ، القيم المحتملة لمتغير الجنس هي: male، h embra.

عندما يتم تخزين هذا المتغير في برنامج كمبيوتر ، يمكن الإعلان عنه كمتغير نص والقيم المقبولة الوحيدة ستكون هي القيم المسماة بالفعل: ذكر ، أنثى.

ومع ذلك ، يمكن الإعلان عن نفس الجنس المتغير وتخزينه كعدد صحيح إذا تم تعيين ذكر 1 وتم تعيين القيمة 2 للإناث. ولهذا السبب يُشار أحيانًا إلى المتغيرات الفئوية على أنها نوع معدود.

السمة الرئيسية للمتغيرات الفئوية هي أنه على عكس المتغيرات الأخرى ، مثل المتغيرات المستمرة والمنفصلة ، لا يمكن إجراء العمليات الحسابية بها. ومع ذلك ، يمكن إجراء الإحصائيات معهم ، كما سنرى لاحقًا.

أمثلة

لاحظ الأمثلة التالية للمتغيرات الفئوية وقيمها المحتملة:

- Group_Sanguíneo ، مجموعة القيم: A ، B ، AB ، O

- الحالة المدنية ، القيم الفئوية: أعزب (أ) ، متزوج (ب) ، أرمل (ج) ، مطلق (د).

- Tipo_de_Material ، الفئات أو القيم: 1 = خشب ، 2 = معدن ، 3 = بلاستيك

-Form_of_Payment أو الأوراق المالية أو الفئات: (1) نقدًا ، (2) خصم ، (3) تحويل ، (4) ائتمان

في الأمثلة السابقة ، تم ربط رقم بكل فئة بطريقة عشوائية تمامًا.

يمكن بعد ذلك الاعتقاد بأن هذا الارتباط العددي التعسفي يجعله معادلاً لمتغير كمي منفصل ، لكنه ليس كذلك ، حيث لا يمكن إجراء العمليات الحسابية بهذه الأرقام.

لتوضيح الفكرة ، في المتغير Form_of_Payment ، فإن عملية المجموع غير منطقية:

(1) نقدًا + (2) خصم لن يساوي أبدًا (3) تحويل

تصنيف المتغيرات الفئوية

يعتمد الترتيب على ما إذا كان لديهم تسلسل هرمي ضمني أم لا أو ما إذا كان عدد النتائج المحتملة أكثر من اثنين أو اثنين.

المتغير الفئوي مع نتيجة واحدة محتملة ليس متغيرًا ، بل هو ثابت قاطع.

الفئات الاسمية

عندما لا يمكن تمثيلهم برقم أو لديهم أي ترتيب. على سبيل المثال ، المتغير: Type_of_Material ، له قيم اسمية (خشب ، معدن ، بلاستيك) ، ليس لديهم تسلسل هرمي أو ترتيب ، حتى عندما يتم تعيين رقم عشوائي لكل استجابة أو فئة.

فئوي ترتيبي

متغير: Academic_performance

القيم الاسمية: عالية ، متوسطة ، منخفضة

على الرغم من أن قيم هذا المتغير ليست رقمية ، إلا أنها تحتوي على ترتيب ضمني أو تسلسل هرمي.

الفئات الثنائية

هذه متغيرات اسمية بإجابتين محتملتين ، على سبيل المثال:

- متغير: استجابة

- القيم الاسمية: صواب ، خطأ

لاحظ أن متغير الاستجابة لا يحتوي على تسلسل هرمي ضمني وله فقط نتيجتان محتملتان ، لذلك فهو متغير فئوي ثنائي.

يطلق بعض المؤلفين على هذا النوع متغيرًا ثنائيًا ، ولا يعتبرونه ينتمي إلى المتغيرات الفئوية التي تقتصر على أولئك الذين لديهم أكثر من ثلاث فئات محتملة.

إحصائيات ذات متغيرات فئوية

يمكن إجراء الإحصائيات باستخدام المتغيرات الفئوية ، على الرغم من عدم كونها متغيرات رقمية أو كمية. على سبيل المثال ، لمعرفة الاتجاه أو القيمة الأكثر احتمالية لمتغير فئوي ، يتم أخذ الوضع.

الوضع ، في هذه الحالة ، هو النتيجة أو القيمة الأكثر تكرارًا لمتغير فئوي. بالنسبة للمتغيرات الفئوية ، لا يمكن حساب المتوسط ​​أو الوسيط.

لا يمكن حساب المتوسط ​​لأنه لا يمكنك إجراء العمليات الحسابية باستخدام المتغيرات الفئوية. ولا يعتبر الوسيط أيضًا ، لأن المتغيرات الكمية أو الفئوية ليس لها ترتيب أو تسلسل هرمي ، لذلك لا يمكن تحديد قيمة مركزية.

تمثيل رسومي للمتغيرات الفئوية

بالنظر إلى متغير فئوي معين ، يمكن العثور على تكرار أو عدد المرات التي تتكرر بها نتيجة هذا المتغير. إذا تم إجراء ذلك لكل نتيجة ، فيمكن عمل رسم بياني للتردد مقابل كل فئة أو نتيجة.

فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية تمثيل المتغيرات الفئوية بيانياً.

تمارين محلولة

التمرين 1

لدى الشركة سجلات لبيانات 170 موظفًا. أحد المتغيرات الموجودة في هذه السجلات هو: Estado_Civil. يحتوي هذا المتغير على أربع فئات أو قيم محتملة:

أعزب (أ)، متزوج (ب)، أرمل (ت)، مطلق (ت).

على الرغم من أنه متغير غير رقمي ، إلا أنه من الممكن معرفة عدد السجلات الإجمالية الموجودة في فئة معينة ويتم تمثيلها في شكل رسم بياني شريطي ، كما هو موضح في الشكل التالي:

الشكل 2. تمثيل نتائج متغير فئوي. المصدر: عصامي

مثال 2

متجر أحذية يتتبع مبيعاته. من بين المتغيرات التي تدير سجلاتها لون الحذاء لكل موديل. المتغير:

اللون_حذاء_نموذج_AW3

إنه من النوع الفئوي وله خمس فئات أو قيم محتملة. لكل فئة من فئات هذا المتغير ، يتم حساب إجمالي عدد المبيعات ويتم تحديد النسبة المئوية لها. النتائج معروضة في الرسم البياني للشكل التالي:

الشكل 3. اللون المتغير الفئوي _ الحذاء. في هذا المتغير يكون الوضع أبيض. المصدر: عصامي.

يمكن القول إذن أن طراز الحذاء AW3 الذي يباع في الموضة هو الأبيض ، يليه الأسود عن كثب.

يمكن القول أيضًا أنه مع احتمال 70٪ ، سيكون الحذاء التالي الذي يتم بيعه من هذا الطراز أبيض أو أسود.

يمكن أن تكون هذه المعلومات مفيدة للمحل عند تقديم طلبات جديدة ، أو حتى يمكن تطبيق خصومات على أقل الألوان مبيعًا بسبب المخزون الزائد.

مثال 3

بالنسبة لمجموعة معينة من المتبرعين بالدم ، فأنت تريد تمثيل عدد الأشخاص الذين ينتمون إلى فصيلة دم معينة. هناك طريقة بيانية لتصور النتائج عن طريق الرسم التخطيطي ، والذي يوجد في أسفل الجدول.

يمثل العمود الأول متغير group_sanguíneo ونتائجه أو فئاته المحتملة. يحتوي العمود الثاني على تمثيل في شكل أيقوني أو مصور لعدد الأشخاص في كل فئة. في مثالنا ، يتم استخدام قطرة حمراء كرمز ، يمثل كل منها 10 أشخاص.

الشكل 4. الرسم التخطيطي. المصدر: عصامي

المراجع

1. أكاديمية خان. تحليل البيانات الفئوية. تم الاسترجاع من: khanacademy.org
2. صيغ الكون. متغير نوعي. تم الاسترجاع من: univesoformulas.com
3. برنامج Minitab. وهي متغيرات فئوية ومنفصلة ومستمرة. تم الاسترجاع من: support.minitab.com
4. برنامج إكسل التعليمي. توصيف المتغيرات. تم الاسترجاع من: help.xlslat.com.
5. ويكيبيديا. المتغير الإحصائي. تعافى من wikipedia.com
6. ويكيبيديا. متغير فئوي. تعافى من wikipedia.com
7. ويكيبيديا. متغير فئوي. تعافى من wikipedia.com