변량

변량(變量)은 통계학에서 관측 대상의 특성을 나타내는 값으로, 그 값이 개체마다 또는 시간에 따라 변하는 것을 의미한다. 즉, 변하지 않는 상수와는 대조적으로 변량은 다양한 값을 가질 수 있다. 변량은 자료 분석의 기본 단위이며, 평균, 분산, 표준편차 등 다양한 통계량을 계산하는 데 사용된다.

종류:

• 질적 변량 (Categorical Variable): 숫자로 나타낼 수 없는 범주형 데이터로, 예를 들어 성별(남성, 여성), 혈액형(A, B, AB, O) 등이 있다. 질적 변량은 다시 명목척도와 서열척도로 나뉜다. 명목척도는 순서가 없는 범주(예: 색깔), 서열척도는 순서가 있는 범주(예: 교육 수준)를 나타낸다.

• 양적 변량 (Quantitative Variable): 숫자로 나타낼 수 있는 수치형 데이터로, 예를 들어 키, 몸무게, 나이, 시험 점수 등이 있다. 양적 변량은 다시 이산변량과 연속변량으로 나뉜다. 이산변량은 셀 수 있는 값을 가지며(예: 자녀 수), 연속변량은 특정 구간 내의 어떤 값도 가질 수 있다(예: 키).

통계적 분석에서의 역할:

변량은 통계적 분석의 핵심 요소이다. 다양한 통계적 기법을 통해 변량들의 분포, 상관관계, 그리고 변량들 사이의 인과관계를 분석할 수 있다. 예를 들어, 두 변량 간의 상관관계를 분석하기 위해 상관계수를 계산하고, 하나의 변량이 다른 변량에 미치는 영향을 분석하기 위해 회귀분석을 사용할 수 있다.

관련 용어:

• 자료: 변량을 포함한 모든 관측값들의 집합.
• 표본: 모집단의 일부분으로부터 추출된 자료.
• 모집단: 관심 대상의 전체 집합.
• 통계량: 자료로부터 계산되는 값 (예: 평균, 분산).

참고: 이 문서는 통계학적 관점에서의 변량을 설명하고 있으며, 다른 분야에서의 용례는 다를 수 있다.