Zmienna dychotomiczna to taka, która może przyjmować tylko dwie wartości. Wartości te zwykle wynoszą zero jako nieobecność lub jeden jako obecność.
Mamy więc do czynienia ze zmienną, która pozwala nam poznać obecność (jeden) lub brak (zero) zjawiska lub cechy. Ponadto jest jakościowa i kategoryczna, co oznacza, że wyraża jakość, a jednocześnie pozwala na grupowanie spraw w kategorie.
Pamiętaj, że zawsze będziemy mieli tylko dwie grupy, stąd nazwa dychotomiczna.
Różnica między zmienną dychotomiczną a ciągłą
Podstawowa różnica między zmienną dychotomiczną a zmienną ciągłą polega na tym, że pierwsza reprezentuje kategorie, podczas gdy druga mierzy. Jednak ciągłość można podzielić na dychotomię, ta cecha jest bardzo przydatna w pewnych sytuacjach. Aby to zrobić, musisz tylko zdecydować, które wartości będą reprezentować zero, a które będą reprezentować jedynkę.
Ta zmienna technika konwersji umożliwia badanie niektórych zjawisk w prostszy sposób. Z drugiej strony dochodzi do utraty informacji, które musimy wziąć pod uwagę. Jeśli uznamy, że bycie wysokim to takie, które przekracza 1,75 metra, a pozostałą niską, nie będziemy brać pod uwagę wysokości pośrednich. W zależności od tego, czego szukamy, może zrekompensować dychotomizację.
Regresja na zmiennych dychotomicznych
Regresja liniowa to sposób powiązania dwóch zmiennych.
W tym przypadku jeden jest niezależny, reprezentowany przez „x”, a drugi jest zależnym lub „y”.
Pierwszy wyjaśnia zachowanie drugiego poprzez parametr, który jest liczbą dodatnią lub ujemną. Jednak regresja logistyczna, która bada zmienne dychotomiczne, jest nieco inna.
Następnie zobaczmy jego formułę.
W tym przypadku mamy prawdopodobieństwo «p» zajścia zdarzenia w funkcji pewnych zmiennych, reprezentowanych w (F (Y).
Liczbę „e” podniesioną do innej można uzyskać za pomocą kalkulatora naukowego.
Funkcja F(y) jest z kolei równaniem liniowym.
Użyliśmy najprostszego ze stałą (alfa) i parametrem (beta).
Przykłady zmiennych dychotomicznych
Na koniec zobaczmy kilka przykładów zastosowanych w metodzie naukowej, zarówno zmiennych dychotomicznych, jak i ciągle modyfikowanych.
- Typowym przykładem jest płeć. W tym przypadku możemy użyć zero w odniesieniu do męskości, a jedynki do kobiecości.
- Prawdopodobieństwo zachorowania na podstawie testu, który jest skalą. Można to podzielić, biorąc pod uwagę, że jesteś zainfekowany (jeden) z wartości, a nie jesteś (zero) w przeciwnym razie.
- Innym przykładem byłby wynik sprzeciwu. W tym przypadku ocena nie jest ważna, ale zaliczenie (jeden) lub niezaliczenie (zero).
- Wreszcie możemy mówić o pewnej wysokości, aby wejść do sił bezpieczeństwa. Chociaż jest ciągła, można ją przekształcić w zmienną dychotomiczną. Z wysokości, jeśli się spotkasz, będzie to jeden, a jeśli nie, to będzie zero.
