Các kiểu biến phổ biến thống kê, phân tích dữ liệu

Các loại biến phổ biến trong phân tích dữ liệu được hocthue.net tổng hợp lại để bạn tham khảo. Các khái niệm về biến rất cần thiết để phục vụ trong nghiên cứu khoa học, làm luận văn, bài tập hoặc tiểu luận.

Biến phân loại hoặc danh mục (Categorical variable): Biến danh mục là loại biến để phân loại. Ví dụ: danh mục “Nhãn hiệu kem đánh răng” có thể chứa các biến Colgate và Aquafresh; Giới tính có thể là "Nam" và "Nữ".

Biến liên tục(Continuous variable): Là loại biến được phân loại ra thành các biến có vô số giá trị, như “thời gian” hoặc “trọng lượng”.

Biến kiểm soát (Control Variable): Biến này dùng trong nghiên cứu được coi là không thay đổi. Biến kiểm soát là biến được giữ nguyên trong suốt thử nghiệm và nó không phải là mối quan tâm chính trong kết quả thử nghiệm. Ví dụ, trong một thí nghiệm để xác định xem ánh sáng có làm cho cây phát triển nhanh hơn hay không thì bạn sẽ phải kiểm soát chất lượng đất và nước.

Biến phụ thuộc: Biến này là kết quả của một thử nghiệm. Khi  thay đổi biến độc lập, ta sẽ xem điều gì xảy ra với biến phụ thuộc. Nó là một biến đứng độc lập và không bị thay đổi bởi các biến khác mà trong thí nghiệm đang cố gắng đo lường. Một ví dụ về biến phụ thuộc như sau:

  • Biến phụ thuộc: triệu chứng trầm cảm
  • Biến độc lập: Loại liệu trình điều trị bệnh nhân.

Biến độc lập: Biến độc lập như cái tên của nó, tức là biến độc lập bởi ảnh hưởng bởi bất cứ điều gì mà người nghiên cứu thực hiện. Một ví dụ về biến phụ thuộc là các triệu chứng trầm cảm, biến phụ thuộc vào biến độc lập (loại liệu trình điều trị).

Biến rời rạc: Biến rời rạc là loại biến chỉ có thể nhận một số giá trị nhất định. Ví dụ: "số lượng ô tô trong một bãi đậu xe" là rời rạc vì một bãi đậu xe có thể chứa rất nhiều ô tô; số lượng bài tập bạn phải làm...

Biến giả (dummy variable): được sử dụng trong phân tích hồi quy khi bạn muốn gán mối quan hệ cho các biến phân loại không được kết nối. Ví dụ: nếu bạn có các danh mục "không có ô tô" và "sở hữu một chiếc ô tô", bạn có thể chỉ định 1 có nghĩa là "không có ô tô" và 0 có nghĩa là "sở hữu một chiếc ô tô".

Biến nội sinh (Endogenous variable): tương tự như biến phụ thuộc, chúng bị ảnh hưởng bởi các biến khác trong hệ thống. Được sử dụng hầu như chỉ trong kinh tế lượng.

Biến ngoại sinh (Exogenous variable): các biến có ảnh hưởng đến những yếu tố khác trong hệ thống.

Đối với các ứng dụng kinh tế lượng, sự khác biệt quan trọng giữa biến nội sinh và biến ngoại sinh là chúng ta phải giả định rằng các biến ngoại sinh không bị ảnh hưởng một cách hệ thống bởi những thay đổi của các biến khác của mô hình, đặc biệt là bởi những thay đổi của các biến nội sinh.
Biến giải thích (Explanatory Variable): một loại biến độc lập. Khi một biến là độc lập, nó không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ biến nào khác. Khi một biến nào đó không độc lập, thì đó là một biến giải thích.

Ví dụ, Nếu chúng ta đang lập mô hình kinh tế về khả  năng cung cấp ngô được sản xuất trong một năm tại Việt Nam, thì biến nội sinh (hoặc phụ thuộc) có thể là số lượng ngô được bán.  Các biến giải thích ảnh hưởng đến số lượng sản xuất có thể bao gồm giá thị trường và lượng mưa rơi.

Qua danh sách các biến phổ biến chúng tôi hocthue.net chúc bạn nghiên cứu tốt về thống kê, kinh tế lượng.
 

Thẻ