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Qualitative Variable: Was ist das?

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Eine qualitative Variable, auch kategoriale Variable genannt, ist eine Variable, die nicht numerisch ist. Es beschreibt Daten, die in Kategorien passen. Zum Beispiel:

• Augenfarben (Variablen enthalten: blau, grün, braun, hasel).
• Staaten (Variablen sind: Florida, New Jersey, Washington).
• Hunderassen (Variablen sind: Alaskan Malamute, Deutscher Schäferhund, Siberian Husky, Shih Tzu).

Dies sind alles qualitative Variablen, da sie keine natürliche Ordnung haben. Andererseits haben quantitative Variablen einen Wert und können addiert, subtrahiert, dividiert oder multipliziert werden.

Hunderassen sind qualitative Variablen. Wie viele Hunde sind quantitative Variablen.

Wenn Sie eine Art Mathematik (wie Addition) anwenden können, handelt es sich in der Regel um eine quantitative Variable. Ansonsten ist es qualitativ. Zum Beispiel können Sie Blau + Grün nicht hinzufügen (es sei denn, Sie befinden sich in einem Kunstkurs — selbst wenn Sie sie „mischen“, fügen Sie sie nicht hinzu!).

Zahlen werden manchmal qualitativen Variablen für die Datenanalyse zugewiesen, aber sie werden trotz der numerischen Klassifizierung immer noch als qualitative Variablen klassifiziert. Beispielsweise kann eine Studie Männern die Zahl „1“ und Frauen die Zahl „2“ zuweisen.

Qualitative Variablen und die nominale Skala

Qualitative Variablen sind in der Statistik nicht auf einer numerischen Skala angeordnet, daher werden ihnen nominale Skalen zugewiesen. Das Wort „nominal“ bedeutet „Name“, genau das sind qualitative Variablen. Eine nominale Skala ist eine Skala, bei der keine Reihenfolge möglich oder impliziert ist (mit Ausnahme der alphabetischen Reihenfolge wie New York, Washington, West Virginia oder Chelsea, Edinburgh, London). Mit anderen Worten, in der Nominalskala werden Daten einer Kategorie zugeordnet.

Mehr zu quantitativen Variablen.

Siehe auch: kategoriale Variable.

Dodge, Y.; Cox, D.; Commenges, D.; Davidson, A; Solomon, P.; und Wilson, S. (Hrsg.). Das Oxford Dictionary of Statistical Terms, 6. Auflage. New York: Oxford University Press, 2006.

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