Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев… - страница 18

Данные обычно состоят из большого количества отдельных показателей, которые называют переменными. Это, например, доход, количество клиентов, город или страна, отдел, род войск, зарплата, пол, частота курения, количество посещений или часов порносайтов, частота занятия сексом в неделю, количество детей, социальный статус и т. д.

По большому счету переменная – это характеристика объекта / случая / наблюдения. Например, цвет глаз у каждого человека будет свой.

Т.о., каждый случай, объект или наблюдение имеют свои характеристики, т.е., имеет свое значение той или иной переменной. Переменные описывают объект.

Например, на рис. 11 в качестве примера приведены Валя и Иван – это объекты / случаи / наблюдения.

Рис. 11. Объекты и переменные

А их рост, цвет глаз, доход, место проживания, частота путешествий и другие характеристики – это переменные.

Например,

· Валя -женщина, Иван – мужчина.

· Рост Вали = 1,7 метра, а Ивана 1,82.

· У Вали глаза голубые, у Ивана зеленые.

· Валя живет в Омске, Иван в Москве.

· Месячный доход Вали – 80.000 руб, а Ивана – 200.000 руб.

· Валя ездит на отдых за границу редко – раз в несколько лет, Иван часто – несколько раз в год.

Каждая переменная может принимать различные значения. Значения переменных варьируются и отличаются от случая к случаю, от объекта к объекту.

Ну и Вы уже наверняка заметили, что они могут быть измерены в различных шкалах.

Например, пол – 0 и 1 или 1 и 0. Т.е, мужчина или женщина.

Доход, который выражается в рублях и может принимать большое количество разных значений, хоть до копеек.

Или частота поездок за границу, курения, использования интернета…

Разные шкалы имеют разную информативность. От того, какая шкала используется, зависят также и методы анализа, которые к ней можно применять.

Статисты понапридумывали разные типы шкал, но их в целом можно объединить в три основных типа, которые в книге приводятся в порядке возрастания информативности.

Номинальная шкала (рис. 12) – например, пол, город, страна, семейное положение, политическая партия, ФИО кандидата в президенты.

Рис. 12. Номинальная шкала

По сути, это шкала наименований и классификаций. С ней бессмысленно проводить какие-либо математические операции. Цифры в ней ничего не значат, или, как говорят ученые, не имеют эмпирического значения. Если, например, мы поставим 1 Уфе, а 2 – Самаре, это не означает, что Уфа на ступеньку ниже Самары. Мы можем даже поменять цифры между городами – это ничего не изменит.