ตัวแปร (variable) คืออะไร มีกี่ประเภท

ตัวแปร: หัวใจสำคัญของการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลอง

ตัวแปร (Variable) ในทางวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และการเขียนโปรแกรม หมายถึงสิ่งที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้หรือมีค่าที่แตกต่างกัน กล่าวคือ ไม่คงที่ คิดง่ายๆ เหมือนกับกล่องที่สามารถใส่สิ่งต่างๆ ลงไปได้ สิ่งที่ใส่ลงไปในกล่องนี้เองก็คือค่าของตัวแปร และชนิดของสิ่งที่ใส่ได้ก็จะกำหนดประเภทของตัวแปร การเข้าใจตัวแปรจึงเป็นพื้นฐานสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และการเขียนโปรแกรม

ความแตกต่างที่สำคัญของตัวแปรอยู่ที่ประเภทของข้อมูลที่สามารถเก็บได้ และในบริบทต่างๆ การจำแนกประเภทของตัวแปรอาจแตกต่างกันไป แต่โดยทั่วไปแล้วเราสามารถแบ่งประเภทของตัวแปรออกได้หลายแบบ โดยเฉพาะในงานวิจัยทางสถิติ การจำแนกประเภทของตัวแปรนั้นมักจะพิจารณาจากระดับของการวัด (Level of Measurement) ซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่อวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ต่อไปนี้คือการแบ่งประเภทตัวแปรตามระดับการวัดที่นิยมใช้:

1. ตัวแปรเชิงคุณภาพ (Qualitative Variable): เป็นตัวแปรที่แสดงถึงคุณลักษณะหรือคุณสมบัติ โดยทั่วไปจะไม่สามารถวัดได้ด้วยตัวเลข แต่แสดงออกมาในรูปของคำหรือกลุ่มคำ สามารถแบ่งย่อยได้เป็น:

• ระดับนามบัญญัติ (Nominal): เป็นระดับการวัดที่ต่ำที่สุด ใช้สำหรับจัดกลุ่มข้อมูลโดยไม่มีลำดับชั้นหรือความสำคัญ เช่น เพศ (ชาย หญิง), สีผม (ดำ น้ำตาล บลอนด์), สัญชาติ ค่าที่ได้จะเพียงแค่ระบุกลุ่มหรือหมวดหมู่เท่านั้น
• ระดับอันดับ (Ordinal): เป็นระดับการวัดที่มีลำดับชั้นหรือความสำคัญ แต่ระยะห่างระหว่างค่าแต่ละค่าไม่เท่ากัน เช่น ระดับความพึงพอใจ (มาก พอใช้ น้อย), ระดับการศึกษา (ปริญญาตรี โท เอก), อันดับความนิยม

2. ตัวแปรเชิงปริมาณ (Quantitative Variable): เป็นตัวแปรที่แสดงถึงปริมาณหรือจำนวน สามารถวัดได้ด้วยตัวเลข และสามารถเปรียบเทียบค่าได้อย่างมีนัยสำคัญ สามารถแบ่งย่อยได้เป็น:

• ระดับช่วง (Interval): เป็นระดับการวัดที่มีลำดับชั้นและระยะห่างระหว่างค่าแต่ละค่าเท่ากัน แต่ไม่มีจุดศูนย์แท้ (absolute zero) เช่น อุณหภูมิเซลเซียส เราสามารถบอกได้ว่า 20 องศาเซลเซียสสูงกว่า 10 องศาเซลเซียส 10 องศา แต่เราไม่สามารถบอกได้ว่า 20 องศาเซลเซียสร้อนกว่า 10 องศาเซลเซียสสองเท่า
• ระดับอัตราส่วน (Ratio): เป็นระดับการวัดที่มีลำดับชั้น ระยะห่างระหว่างค่าแต่ละค่าเท่ากัน และมีจุดศูนย์แท้ เช่น น้ำหนัก ความสูง อายุ เราสามารถบอกได้ว่าคนที่มีน้ำหนัก 100 กิโลกรัมหนักเป็นสองเท่าของคนที่มีน้ำหนัก 50 กิโลกรัม

การเลือกใช้ระดับการวัดที่เหมาะสมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวิเคราะห์ข้อมูล การเลือกใช้ระดับการวัดที่ไม่ถูกต้องอาจนำไปสู่ผลการวิเคราะห์ที่ผิดพลาดหรือไม่ถูกต้อง เช่น การใช้ระดับนามบัญญัติวิเคราะห์ข้อมูลที่ควรใช้ระดับอัตราส่วน

นอกจากนี้ ในด้านการเขียนโปรแกรม ตัวแปรจะถูกนิยามเพื่อเก็บค่าต่างๆ เช่น จำนวนเต็ม จำนวนทศนิยม ข้อความ และชนิดข้อมูลเหล่านี้ก็จะช่วยกำหนดวิธีการใช้งานตัวแปรนั้นๆ อีกด้วย ดังนั้น การเข้าใจประเภทของตัวแปรจึงเป็นพื้นฐานสำคัญในการเขียนโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพและถูกต้อง

บทความนี้ได้อธิบายถึงตัวแปรในมุมมองที่หลากหลาย ทั้งในทางสถิติและการเขียนโปรแกรม เพื่อให้ผู้อ่านมีความเข้าใจที่ครอบคลุมและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้อย่างเหมาะสมในงานต่างๆ