변수 (Varieable) 란?

🔹 변수의 정의

변수란, 통계적 조사나 실험에서 관측 또는 측정 대상의 속성을 수치나 범주로 표현한 것입니다.

• 학생들의 키 (단위: cm) → 학생마다 다르므로 변수입니다.
• 사람들의 성별 (남성/여성) → 사람마다 다르므로 변수입니다.

🔹 1. 명목 변수 (Nominal Variable)

분류만 가능하고, 순서나 크기 비교는 불가능한 변수

• 혈액형: A, B, AB, O
• 국적: 한국, 미국, 일본, 프랑스 등
• 브랜드 선호도: 삼성, 애플, LG, 샤오미
• 반 번호: 1반, 2반, 3반 (단순 분류)
• 직업군: 교사, 의사, 엔지니어, 예술가

🔹 2. 순서형 변수 (Ordinal Variable)

값 간의 순서는 있지만 간격은 일정하지 않음

• 고객 만족도: 매우 불만족 < 불만족 < 보통 < 만족 < 매우 만족
• 학교 성적 등급: A+ > A > B > C > D > F
• 직급: 사원 < 대리 < 과장 < 차장 < 부장
• 병의 중증도: 경증 < 중등도 < 중증
• 선호도 조사: 1순위, 2순위, 3순위...

🔹 3. 등간 변수 (Interval Variable)

순서와 간격은 있지만, 절대적 기준점(0)이 없음

• 섭씨 온도(Celsius): 0도는 ‘없음’이 아님
• IQ (지능지수): 100 기준이 평균
• 날짜(연도): 2000년, 2010년 등
• 학력고사 점수: 만점 400점 기준
• 시간 (시계 기준): 오전 0시, 오후 1시 등

🔹 4. 비율 변수 (Ratio Variable)

순서, 간격, 절대적 0까지 있음 (비교와 연산 가능)

• 몸무게(kg): 0kg은 존재의 부재
• 키(cm): 0cm는 아무것도 없는 상태
• 수입(원화): 0원은 돈이 없는 상태
• 나이(세): 0세는 출생 시점
• 근무 시간(시간): 0시간은 '일하지 않음'

✅ 요약 표

측정 수준	특징	예시
명목형	이름만 있음, 순서 없음	성별, 혈액형, 국적, 브랜드, 직업
순서형	순서 있음, 간격 불명확	만족도, 학점, 직급, 중증도, 선호도
등간형	순서 + 간격 있음, 0의 의미 없음	온도(C), IQ, 연도, 시각, 표준점수
비율형	순서 + 간격 + 절대적 0 있음	키, 몸무게, 나이, 수입, 시간

🔹 변수의 중요성

통계 분석에서는 변수를 올바르게 정의하고 구분하는 것이 매우 중요합니다. 왜냐하면:

• 변수의 종류에 따라 분석 방법이 달라지고,
• 어떤 변수가 원인(독립 변수)이고 어떤 것이 결과(종속 변수)인지에 따라 모델 구조가 달라지기 때문입니다.