Категориальная переменная

редактировать
Переменная, значения которой не упорядочены

В статистике, a категориальная переменная - это переменная, которая может принимать одно из ограниченного и обычно фиксированного числа возможных значений, относя каждого отдельного человека или другую единицу наблюдения к определенной группе или номинальной категория на основании некоторого качественного свойства. В информатике и некоторых разделах математики категориальные переменные называются перечислениями или перечислимыми типами. Обычно (хотя и не в этой статье) каждое из возможных значений категориальной переменной упоминается как уровень . распределение вероятностей, связанное с случайной категориальной переменной, называется категориальным распределением.

Категориальные данные - это тип статистических данных, состоящий из категориальные переменные или данные, которые были преобразованы в эту форму, например как сгруппированные данные. Более конкретно, категориальные данные могут быть получены из наблюдений, сделанных из качественных данных, которые суммированы в виде подсчетов или перекрестных таблиц, или из наблюдений количественных данных, сгруппированных в заданные интервалы. Часто чисто категориальные данные обобщаются в форме таблицы непредвиденных обстоятельств. Однако, особенно при рассмотрении анализа данных, обычно используется термин «категориальные данные» для применения к наборам данных, которые, хотя и содержат некоторые категориальные переменные, могут также содержать некатегориальные переменные.

Категориальная переменная, которая может принимать ровно два значения, называется двоичной переменной или дихотомической переменной ; важным частным случаем является переменная Бернулли. Категориальные переменные с более чем двумя возможными значениями называются политомическими переменными ; категориальные переменные часто считаются политомическими, если не указано иное. Дискретизация обрабатывает непрерывные данные как если бы они были категориальными. Дихотомизация обрабатывает непрерывные данные или политомические переменные, как если бы они были двоичными переменными. Регрессионный анализ часто рассматривает принадлежность к категории с помощью одной или нескольких количественных фиктивных переменных.

Содержание

  • 1 Примеры категориальных переменных
  • 2 Обозначение
  • 3 Количество возможных значений
  • 4 Категориальные переменные и регрессия
    • 4.1 Фиктивное кодирование
    • 4.2 Кодирование эффектов
    • 4.3 Контрастное кодирование
    • 4.4 Бессмысленное кодирование
    • 4.5 Встраивания
    • 4.6 Взаимодействия
      • 4.6.1 Категориальные по взаимодействиям категориальных переменных
      • 4.6.2 Категоризация посредством непрерывных взаимодействий переменных
  • 5 См. Также
  • 6 Ссылки
  • 7 Дополнительная литература

Примеры категориальных переменных

Примеры значений, которые могут быть представлены в категориальная переменная:

Обозначение

Для упрощения статистической обработки категориальные переменные могут быть присвоенные числовые индексы, например От 1 до K для K-позиционной категориальной переменной (т. Е. Переменной, которая может выражать ровно K возможных значений). В целом, однако, числа произвольны и не имеют никакого значения, кроме простого предоставления удобной метки для определенного значения. Другими словами, значения в категориальной переменной существуют в номинальной шкале : каждое из них представляет собой логически отдельную концепцию, не обязательно может быть осмысленно упорядочено и не может быть иначе обработано как числа. быть. Вместо этого допустимыми операциями являются эквивалентность, членство в множестве и другие операции, связанные с множеством.

В результате центральная тенденция набора категориальных переменных задается его режимом ; нельзя определить ни среднее, ни среднее. В качестве примера для набора людей мы можем рассмотреть набор категориальных переменных, соответствующих их фамилиям. Мы можем рассмотреть такие операции, как эквивалентность (имеют ли два человека одинаковую фамилию), установить членство (есть ли у человека имя в данном списке), подсчет (сколько людей имеет данную фамилию) или поиск режима ( какое имя встречается чаще всего). Однако мы не можем осмысленно вычислить «сумму» Смита + Джонсона или спросить, является ли Смит «меньше» или «больше» Джонсона. В результате мы не можем осмысленно спрашивать, какое «среднее имя» (среднее значение) или «среднее имя» (медиана) входит в набор имен.

Обратите внимание, что при этом игнорируется концепция алфавитного порядка, которая является свойством, которое присуще не самим именам, а способу построения меток. Например, если мы напишем имена в кириллице и рассмотрим кириллический порядок букв, мы можем получить другой результат вычисления «Смит < Johnson" than if we write the names in the standard латинский алфавит ; и если мы напишем имена в Китайские иероглифы, мы не можем осмысленно оценивать «Смит < Johnson" at all, because no consistent ordering is defined for such characters. However, if we do consider the names as written, e.g., in the Latin alphabet, and define an ordering corresponding to standard alphabetical order, then we have effectively converted them into порядковые переменные, определенные на порядковой шкале.

Количество возможных значений

Категориальные случайные величины обычно описываются статистически с помощью категориального распределения, которое позволяет выражать произвольную K-позиционную категориальную переменную с отдельными вероятностями, указанными для каждого из K возможных результатов. Такие категориальные переменные с несколькими категориями часто анализируются с использованием полиномиального распределения, которое подсчитывает частоту каждой возможной комбинации количества появлений различных категорий. Регрессионный анализ категориальных исходов выполняется с помощью полиномиальной логистической регрессии, полиномиального пробита или родственного типа модели дискретного выбора.

Категориальные переменные, которые имеют только два возможных результата (например, «да» против «нет» или «успех» против «неудачи»), известны как двоичные переменные (или переменные Бернулли). Из-за своей важности эти переменные часто считаются отдельной категорией с отдельным распределением (распределение Бернулли ) и отдельными моделями регрессии (логистическая регрессия, пробит-регрессия и т. д.). В результате термин «категориальная переменная» часто используется для случаев с 3 или более исходами, иногда называемых многосторонней переменной в отличие от двоичной переменной.

Также можно рассматривать категориальные переменные, где количество категорий не фиксировано заранее. Например, для категориальной переменной, описывающей конкретное слово, мы можем не знать заранее размер словаря, и мы хотели бы допустить возможность встретить слова, которые мы еще не видели. Стандартные статистические модели, такие как модели, включающие категориальное распределение и полиномиальную логистическую регрессию, предполагают, что количество категорий известно заранее, а изменение количества категорий на лету сложно.. В таких случаях необходимо использовать более продвинутые методы. Примером может служить процесс Дирихле, который относится к сфере непараметрической статистики. В таком случае логически предполагается, что существует бесконечное количество категорий, но в любой момент времени большинство из них (фактически все, кроме конечного числа) никогда не были замечены. Все формулы сформулированы в терминах количества категорий, которые фактически просматривались на данный момент, а не (бесконечного) общего количества существующих потенциальных категорий, и создаются методы для постепенного обновления статистических распределений, включая добавление «новых» категорий.

Категориальные переменные и регрессия

Категориальные переменные представляют собой качественный метод оценки данных (т. Е. Представляют категории или членство в группах). Они могут быть включены как независимые переменные в регрессионный анализ или как зависимые переменные в логистической регрессии или пробит-регрессии, но должны быть преобразованы на количественные данные, чтобы иметь возможность анализировать данные. Это достигается с помощью систем кодирования. Анализы проводятся таким образом, что кодируется только g -1 (g - количество групп). Это минимизирует избыточность, сохраняя при этом представление полного набора данных, поскольку при кодировании общих групп g не будет получена дополнительная информация: например, при кодировании пола (где g = 2: мужской и женский), если мы будем кодировать только женщин, все оставшиеся будут обязательно должны быть самцы. В общем, группа, которую не кодируют, является наименее интересной.

Существует три основных системы кодирования, обычно используемых при анализе категориальных переменных в регрессии: фиктивное кодирование, кодирование эффектов и кодирование контраста. Уравнение регрессии принимает форму Y = bX + a, где b - наклон и дает вес, эмпирически присвоенный объяснителю, X - объясняющая переменная, а a - Y-пересечение., и эти значения принимают разные значения в зависимости от используемой системы кодирования. Выбор системы кодирования не влияет на статистику F или R. Тем не менее, каждый выбирает систему кодирования на основе интересующего сравнения, поскольку интерпретация значений b будет различаться.

Фиктивное кодирование

Фиктивное кодирование используется, когда есть контроль Или группа сравнения в уме. Таким образом, анализируются данные одной группы по отношению к группе сравнения: a представляет собой среднее значение контрольной группы, а b - разность между средним значением экспериментальной группы и средним значением контрольной группы. Предлагается выполнить три критерия для определения подходящей контрольной группы: группа должна быть устоявшейся группой (например, не должна относиться к «другой» категории), должна быть логическая причина для выбора этой группы для сравнения ( например, ожидается, что группа получит наивысший балл по зависимой переменной), и, наконец, размер выборки группы должен быть существенным и не маленьким по сравнению с другими группами.

При фиктивном кодировании контрольной группе присваивается значение 0 для каждой переменной кода, группе, представляющей интерес для сравнения с контрольной группой, присваивается значение 1 для ее указанной переменной кода, в то время как всем другим группам присваивается 0 для этой конкретной переменной кода.

The b значения следует интерпретировать так, чтобы экспериментальная группа сравнивалась с контрольной группой. Следовательно, получение отрицательного значения b будет означать, что экспериментальная группа получит меньше, чем контрольная группа, по зависимой переменной. Чтобы проиллюстрировать это, предположим, что мы измеряем оптимизм среди нескольких национальностей и решили, что французы будут служить полезным средством контроля. Если мы сравниваем их с итальянцами и наблюдаем отрицательное значение b, это означает, что итальянцы в среднем получают более низкие оценки оптимизма.

В следующей таблице приведен пример фиктивного кодирования с французским в качестве контрольной группы и кодами C1, C2 и C3 соответственно для итальянского, немецкого и других языков (ни французского, ни итальянского, ни немецкого):

НациональностьC1C2C3
Француз000
Итальянский100
Немец010
Другое001

Кодирование эффектов

В системе кодирования эффектов данные анализируются путем сравнения одной группы со всеми другими группами. В отличие от фиктивного кодирования, здесь нет контрольной группы. Скорее, сравнение проводится по среднему значению всех групп, вместе взятых (a теперь является общим средним ). Следовательно, никто не ищет данные в отношении другой группы, а скорее ищет данные в отношении общего среднего.

Кодирование эффектов может быть взвешенным или невзвешенным. Кодирование взвешенных эффектов - это просто вычисление взвешенного общего среднего значения с учетом размера выборки по каждой переменной. Это наиболее целесообразно в ситуациях, когда выборка репрезентативна для рассматриваемого населения. Кодирование невзвешенных эффектов наиболее подходит в ситуациях, когда различия в размере выборки являются результатом случайных факторов. Интерпретация b различна для каждого из них: в коде невзвешенных эффектов b - это разница между средним значением экспериментальной группы и общим средним, тогда как в ситуации взвешивания это среднее значение экспериментальной группы минус взвешенное большое среднее значение.

При кодировании эффектов мы кодируем интересующую группу цифрой 1, как и при фиктивном кодировании. Принципиальное отличие состоит в том, что мы кодируем -1 для группы, которая нас меньше всего интересует. Поскольку мы продолжаем использовать схему кодирования ag-1, на самом деле именно кодированная -1 группа не будет производить данные, отсюда тот факт, что мы меньше всего интересуется этой группой. Всем остальным группам присваивается код 0.

Значения b следует интерпретировать таким образом, чтобы экспериментальная группа сравнивалась со средним значением всех групп вместе (или взвешенным общим средним в случае кодирования взвешенных эффектов). Следовательно, получение отрицательного значения b приведет к тому, что закодированная группа получит меньше, чем среднее значение всех групп по зависимой переменной. Используя наш предыдущий пример оценок оптимизма среди национальностей, если группа интересов - итальянцы, наблюдение отрицательного значения b предполагает, что они получают более низкий балл оптимизма.

В следующей таблице приведен пример кодирования эффектов с "Другое" в качестве наименее интересной группы.

НациональностьC1C2C3
Французский001
Итальянский100
Немецкий010
Другой−1−1-1

Контрастное кодирование

Система контрастного кодирования позволяет исследователю напрямую задавать конкретные вопросы. Вместо того, чтобы система кодирования диктовала, что проводится сравнение (то есть с контрольной группой, как при фиктивном кодировании, или со всеми группами, как при кодировании эффектов), можно разработать уникальное сравнение, отвечающее конкретному вопросу исследования. Эта адаптированная гипотеза обычно основана на предыдущей теории и / или исследованиях. Предлагаемые гипотезы обычно следующие: во-первых, есть центральная гипотеза, которая постулирует большое различие между двумя наборами групп; вторая гипотеза предполагает, что внутри каждого набора различия между группами невелики. Посредством своих априорных ориентированных гипотез контрастное кодирование может привести к увеличению мощности статистического теста по сравнению с менее направленными предыдущими системами кодирования.

Определенные различия выявляются, когда мы сравниваем наши априорные коэффициенты между ANOVA и регрессией. В отличие от использования в ANOVA, где исследователь по усмотрению выбирает значения коэффициентов, которые являются либо ортогональными, либо неортогональными, в регрессии важно, чтобы значения коэффициентов, присвоенные при кодировании контраста, были ортогональными. Кроме того, в регрессии значения коэффициентов должны быть либо в дробной, либо в десятичной форме. Они не могут принимать интервальные значения.

Создание кодов контраста ограничивается тремя правилами:

  1. Сумма коэффициентов контраста для каждой переменной кода должна равняться нулю.
  2. Разница между суммой положительных коэффициентов и сумма отрицательных коэффициентов должна быть равна 1.
  3. Закодированные переменные должны быть ортогональными.

Нарушение правила 2 дает точные значения R и F, указывая на то, что мы пришли бы к тем же выводам о том, существует ли значимое различие; однако мы больше не можем интерпретировать значения b как среднюю разницу.

Чтобы проиллюстрировать построение кодов контраста, рассмотрим следующую таблицу. Коэффициенты были выбраны, чтобы проиллюстрировать наши априорные гипотезы: Гипотеза 1: французы и итальянцы будут иметь больший оптимизм, чем немцы (французы = +0,33, итальянцы = +0,33, немцы = -0,66). Это проиллюстрировано путем присвоения одного и того же коэффициента французской и итальянской категориям и другого - немцам. Присвоенные знаки указывают на направление взаимоотношений (следовательно, отрицательный знак немцев свидетельствует об их более низких предполагаемых оценках оптимизма). Гипотеза 2: ожидается, что французы и итальянцы различаются по своим показателям оптимизма (французский = +0,50, итальянский = -0,50, немецкий = 0). Здесь присвоение немцам нулевого значения демонстрирует их невключение в анализ этой гипотезы. Опять же, присвоенные знаки указывают на предполагаемую взаимосвязь.

НациональностьC1C2
Французский+0,33+0,50
Итальянский+0,33-0,50
Немецкий-0,660

Бессмысленное кодирование

Бессмысленное кодирование происходит, когда используются произвольные значения вместо обозначенных «0», «1» и «-1», как в предыдущих системах кодирования.. Несмотря на то, что он дает правильные средние значения для переменных, использование бессмысленного кодирования не рекомендуется, поскольку это приведет к неинтерпретируемым статистическим результатам.

Вложения

Вложения - это кодирование категориальных значений в многомерные вещественные (иногда комплексные ) векторные пространства, обычно таким образом, что «сходным» значениям присваиваются «похожие» векторы, или в отношении какого-либо другого критерия делая векторы полезными для соответствующего приложения. Распространенным частным случаем являются вложения слов, где возможными значениями категориальной переменной являются слова в языке, а словам с аналогичными значениями должны быть присвоены аналогичные векторы.

Взаимодействия

Взаимодействие может возникнуть при рассмотрении взаимосвязи между тремя или более переменными и описывает ситуацию, в которой одновременное влияние двух переменных на третью невозможно. добавка. Взаимодействия могут возникать с категориальными переменными двумя способами: либо категориальными посредством взаимодействий категориальных переменных, либо категориальными посредством взаимодействий с непрерывными переменными.

Категориальные по взаимодействиям категориальных переменных

Этот тип взаимодействия возникает, когда у нас есть две категориальные переменные. Чтобы исследовать этот тип взаимодействия, можно было бы использовать систему, которая наиболее точно соответствует гипотезе исследователя. Произведение кодов дает взаимодействие. Затем можно рассчитать значение b и определить, является ли взаимодействие значимым.

Категориальный по взаимодействиям с непрерывными переменными

Простой анализ наклонов - это распространенный апостериорный тест, используемый в регрессии который похож на простой анализ эффектов в ANOVA, используемый для анализа взаимодействий. В этом тесте мы исследуем простые наклоны одной независимой переменной при определенных значениях другой независимой переменной. Такой тест не ограничивается использованием непрерывных переменных, но может также применяться, когда независимая переменная является категориальной. Мы не можем просто выбрать значения для проверки взаимодействия, как в случае с непрерывной переменной, из-за номинального характера данных (т. Е. В непрерывном случае можно было бы анализировать данные на высоком, умеренном и низком уровнях, присвоив 1 стандартное отклонение выше среднего, в среднем и на одно стандартное отклонение ниже среднего соответственно). В нашем категориальном случае мы использовали бы простое уравнение регрессии для каждой группы, чтобы исследовать простые наклоны. Обычной практикой является стандартизация или центрирование переменных, чтобы сделать данные более интерпретируемыми при простом анализе уклонов; однако категориальные переменные никогда не следует стандартизировать или центрировать. Этот тест можно использовать со всеми системами кодирования.

См. Также

Ссылки

Дополнительная литература

Последняя правка сделана 2021-05-14 12:07:20
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте