Категоричка променљива је она која омогућава класификовање низа података помоћу фиксних вредности повезаних са одређеним квалитетом или категоријом.
Категоричка променљива, за разлику од кардиналних или континуираних променљивих (које омогућавају нумеричке прорачуне), класификује појединце или случајеве. Они обично узимају вредности представљене целим бројевима, као један или нула, али то су само прикази.
У примеру ћемо га видети детаљније.
Разлике између категоричке и континуиране променљиве
Постоје неке разлике између категоричке променљиве и континуиране или кардиналне променљиве које би требале бити познате. Да видимо најрелевантније.
- Прво, категоричка променљива се користи за груписање, а непрекидна променљива за бројање. Другим речима, прва омогућава формирање категорија са низом података. На пример, пол или број деце. Други нам даје нумеричке информације. На пример, старост.
- Кардинална променљива омогућава нумеричке прорачуне, остале не. На овај начин, у првом можемо знати средства или одступања, док у другима само неки подаци, попут начина или процента категорија.
- Категорични су врло корисни за познавање квалитативних информација, односно одређеног квалитета података. Континуирани нам пружају квантитативне податке, односно количине и вредности представљене бројевима.
Статистичке технике за категоричке променљиве
Даље, погледајмо статистичке технике које се најчешће користе у категоријским променљивим, упоређујући их са онима континуираних или кардиналних променљивих.
- Дескриптивна статистика: Код ове врсте променљивих, анализе се, између осталог, заснивају на трачним и процентуалним дијаграмима. Кардинали дозвољавају примену аналитичких техника за израчунавање статистике положаја као што су квантили или статистике распршивања као што су одступања.
- Хипотеза контраст: У категоричном смислу, резултати се могу екстраполовати помоћу непараметарских тестова хипотеза. С друге стране, континуални користе параметарске контрасте о којима се такође може закључити.
- Технике регресије: У овом случају, за прво се између осталог користе логистичка регресија или слично. За другу врсту променљивих, најчешће коришћена техника је линеарна регресија.
Пример категоричке променљиве
За крај, погледајмо врло чест пример у маркетингу. Замислимо да желимо да продамо производ и да смо заинтересовани за сазнање брачног статуса.
Да бисмо то урадили, доделићемо 1 слободном, 2 венчаном, 3 разведеном, 4 партнерском и 5 другима.
Погледајмо слику, а затим је коментаришимо:
У њему можемо видети да је највећи проценат појединаца самац, ожењен и разведен, док су остале две могућности само 5%.
Као што видимо, категоричке променљиве су корисне за груписање. Тракасти графикон нам омогућава да боље посматрамо ове проценте, јер је лакше упоређивати величину шипки.