统计专业调查问卷数值变量例子
2024-04-30
问：统计学上的两个概念：什么是属性变量?什么是数量变量？ 最好能各举几个例子
- 答：能用数值表示的凯简变量就是数量变量，比如年龄、身高、人口、收入等。
不能用数值表示的激孙码就是属性明哪变量，比如性别分男女、商品质量分一二三等品。 - 答：属性变量（Categorical variables 也可以叫quanlitative variables）就是定性判断的 判断一个东西的属性 一般用是或不是来回答运慧。比如这本书是不是你的 他是男的对吗
而数值变量（numberical variables 也叫 quantitative variables）是需要给出定量的回答的 一般指数据
数值变量还分团橘两种
1离散型变量(discrete variables) 是指特定的 不能连续计量的 一般用整数作答 比如一箱有几本书
2连续性变量（continuous variables）是指塌悄团可以无限精确计量的 比如说 你可以等一分钟 一分钟还可以变成60秒 再比如说这个宝宝一岁 也可以说他12个月 或者360天。
问：麻烦找几个小概率事件和大概率事件的例子还有数值变量的例子。
- 答：小概率事件：明天出门被车撞死、今天某个、世界末日即将到来；
大概率事件：你中午会吃饭、你今天至少要走100米的路、10岁的孩子的父母健在；
数值变量：掷骰子出现点数是变量、***彩票中奖数字是变量。
很小小概率事件是一个事件的发生概率，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。
在中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。
扩展资料：
在教育与心理统计中，通常将发生概率小于5%的事件称为小概率事件。当p<0.05时就达到了，在差异或相关程度的中，如果p>0。
对于概率值很接近于1的事件，其的概晌笑率也就很接近于0，在概率论中，我们把概率很接近于0的事件称为小概率事件。
小概率事件的意义重大，因为，有这样一个推理，小概率事件通过上面的定义，它是很难发生的，但是，如果在一次抽样试验中，它发生了，说明这件事违反常理，进一步，说明假设不成立。这就是小概率。
需要注意，小概率事件在一次试验中发生的机会非常小，但是，如果做了许多次试验，它必然发生。举例：如果，为5%，做了100次试验，则小概率事件发生的大概次数为5次。
数据形式在计算机中的表示主要有两大类：数值型变量和非数值型变量（如，字符、汉字等）。数值型变量指，被人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直蚂蠢接载入内存或进行加、减、乘、除的运算。
一般不经过的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A’，‘B’，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。
参考资料：
参考资料： - 答：小概率事件：纯孝携明天出门被车撞死、今天某个火山喷发、世界末日即将慎枣到来
大概率事件：你中午会吃饭、你今天至少要走100米的路、10岁的孩子的父母健在
数值变量？：掷骰子出现点数是变量、***彩票做伏中奖数字是变量
问：调查问卷的变量一般有哪些
- 答：的变量一般有第二类变量和第三类变量。
第二类变量是人口统计特征纳兆(年龄、性别、种族、教育程度、省份、职业等)。这些变量在心理学研究中往往猜迹并不占据主要位置。它们可以用一个测试项来测定。而且，这些变量大多比较客观，报告误差不大。在一个问卷中包括这些变量的目的往往是为了检验一个样本是不是与群体有相似的组成，从而具有代表性。
第三类变量是辅助变量。一类重要的辅助变量是 (control variables)。控制变量并不是理论模型中的主角。但是因为一个理论模型往往只从一个角度出发，所选变量有时不能有很好的充分性。
这时，包括一些控制变量就可以用来表明即使另外一些重要的变量在场，所选的理论变量仍具有重要性，并表明理论变量具有有别于控制变量的额外作用。
问卷的主体，即问题，一般有开放式和封闭式两种。
1、开放式问题就是调查者不提供任何可供选择的答案，由被调查者自由答题，这类问题能自然地充分反映调查对象的观点，态度，因而所获得的材料比较丰富，生动，但统计和处理所获得的信息的难度较大。可分为填空式和回答式。
2、封闭式问题的后面同时提供调查者设计的几中不同的答案，这些答案既可能相互排斥，也可能彼此共存，让调查对象根据自己的实际情况在答案中选择。
它是一种快速有效的调查问卷，便于统计分析，但提洞兆租供选择答案本身限制了问题回答的范围和方式，这类问卷所获得的信息的价值很大程度上取决于问卷设计自身的科学性、全面性的程度。
