Дихотомічна змінна - це та, яка може приймати лише два значення. Ці значення, як правило, дорівнюють нулю як відсутність або одиниці як присутності.
Отже, ми стикаємося зі змінною, яка дозволяє нам знати про наявність (один) або відсутність (нуль) явища чи характеристики. Крім того, він є якісним і категоричним, це означає, що він виражає якість, і в той же час що дозволяє згрупувати справи за категоріями.
Майте на увазі, що у нас завжди буде лише дві групи, звідси і назва дихотомія.
Різниця між дихотомічною та неперервною змінною
Принципова відмінність між дихотомічною змінною та неперервною змінною полягає в тому, що перша представляє категорії, а друга вимірює. Однак континуум може бути дихотомізованим, ця характеристика дуже корисна в певних випадках. Для цього вам просто потрібно вирішити, які значення представлятимуть нуль, а які - одиницю.
Цей прийом змінної конверсії дає змогу простіше вивчити деякі явища. З іншого боку, існує втрата інформації, яку ми повинні враховувати. Якщо ми вирішимо, що висота - це та, що перевищує 1,75 метра, а решта низька, ми не будемо брати до уваги проміжні висоти. Залежно від того, що ми шукаємо, це може компенсувати роздвоєність.
Регресія на дихотомічні змінні
Лінійна регресія - це спосіб зв’язку двох змінних.
У цьому випадку один є незалежним, представлений знаком "х", а інший - залежним або "у".
Перший пояснює поведінку другого через параметр, який є позитивним чи негативним числом. Однак логістична регресія, яка вивчає дихотомічні змінні, дещо інша.
Далі подивимось його формулу.
У цьому випадку ми маємо ймовірність «p» події, що відбувається як функція певних змінних, представлених у (F (Y).
Число "е", підняте до іншого, можна отримати за допомогою наукового калькулятора.
Функція F (y), у свою чергу, є лінійним рівнянням.
Ми використовували найпростіші з константою (альфа) і параметром (бета).
Приклади дихотомічних змінних
Подивимось, на закінчення, кілька прикладів, використаних у науковому методі, як дихотомічних, так і неперервних модифікованих змінних.
- Поширеним прикладом є стать. У цьому випадку ми могли б використовувати нуль для позначення чоловічого та жіночого роду.
- Ймовірність захворювання на основі тесту, який є шкалою. Це може бути дихотомізовано, враховуючи, що ви заражені (один) від значення, а ви ні (нуль) інакше.
- Іншим прикладом може бути результат протидії. У цьому випадку оцінка - це не головне, а проходження (одна) або невдача (нуль).
- Нарешті, ми можемо говорити про певну висоту для вступу до сил безпеки. Хоча він є безперервним, його можна перетворити на дихотомічну змінну. З висоти, якщо ви зустрінетесь, це буде одна, а якщо не зустрінете - буде нулем.
