연속형 / 이산형 변수

연속형 변수와 이산형 변수(범주형 변수)는 통계 및 데이터 분석에서 중요한 개념입니다. 이 두 가지 변수 유형은 데이터의 특성을 나타내는 방식에 차이가 있습니다.

연속형 변수

연속형 변수는 무한한 값을 가질 수 있는 변수입니다. 이러한 변수는 보통 실수 범위 내에서 어떤 값이든 가질 수 있습니다. 예를 들어, 키, 몸무게, 온도와 같은 물리적인 측정치가 연속형 변수에 해당합니다. 연속형 변수의 값은 무한히 많은 가능한 값을 가지며, 이들 값 사이에는 무한히 많은 중간값이 존재할 수 있습니다.
예시: 키가 170.5cm일 수도 있고 170.6cm일 수도 있으며, 그 사이에는 무수히 많은 다른 키 값이 존재합니다.

이산형 변수 (범주형 변수)

이산형 변수 또는 범주형 변수는 한정된 개수의 값을 가지며, 각 값은 서로 분리되어 있습니다. 이러한 변수는 명목형 변수와 순서형 변수로 나눌 수 있습니다.
명목형 변수: 명목형 변수는 서로 구분되는 범주 또는 그룹을 나타내며, 순서가 없습니다. 예를 들어, 성별, 혈액형, 지역 등이 명목형 변수에 해당합니다. 이러한 변수는 각 범주 간에는 구분이 가능하지만 어떤 범주가 다른 범주보다 '큰' 것이나 '작은' 것이 아닙니다.

순서형 변수: 순서형 변수는 범주 간에 상대적인 순서 또는 계층 관계가 있는 경우를 나타냅니다. 예를 들어, 학력 수준 (고졸, 대졸, 석사 등)이나 만족도 (매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족 등)가 이에 해당합니다. 이러한 변수는 범주 간 순서를 나타내기 때문에 비교 및 정렬이 가능합니다.

예시: 혈액형은 명목형 변수이며, 학력 수준은 순서형 변수입니다.

이러한 변수 유형의 이해는 데이터 분석 및 통계적 추론에서 중요합니다. 데이터를 분석할 때 연속형 변수와 이산형 변수를 올바르게 다루어야 하며, 적절한 통계 기법을 선택하여 데이터의 특성을 정확하게 파악할 수 있습니다.

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.