清单变量

什么是清单变量？

显变量是可以直接测量或观察的变量或因素。它与潜变量相反，潜变量是一个无法直接观察到的因素，需要分配一个显变量作为指标来测试它是否存在。

清单变量也称为可观察变量或测量变量。

理解清单变量

统计学家在检查明显变量和潜在变量时使用多种分析技术。四种最常用的模型是因子分析、潜在特征分析、潜在概况分析和潜在类别分析。最终使用哪种模型取决于显式变量是连续的还是分类的，以及潜在变量也是连续的还是分类的。

清单变量用于潜在变量统计模型，该模型测试一组清单变量和一组潜在变量之间的关系。无法直接观察到的潜在变量也称为因子或构造。

比较明显变量和潜在变量可以帮助企业评估看似无形的因素，如客户满意度、产品忠诚度或公司可靠性。在确定公司或股票是否是一项好的投资时，统计学家也会使用潜变量模型。

显性变量或可以观察到的变量是有用的，是潜在变量或隐藏变量的模型，否则难以确定。

清单变量使用示例

清单变量和潜在变量可用于衡量业务中似乎难以自行评估的因素，例如客户满意度。实际的客户满意度是一个隐藏的或潜在的因素，只能与一个明显的变量或可观察的因素进行比较来衡量。

假设零售商 Home Delight 想要了解其客户是否对新的抱枕系列感到满意。 Home Delight 可能会聘请一家统计研究公司或进行自己的内部研究，以确定客户满意度。它可能会进行调查，查看亚马逊等销售产品的零售网站上的评论，或者使用清单变量进行更具体的研究。公司可能会选择研究可观察的变量，例如销售数量、每次销售的价格、购买的区域趋势、客户的性别、客户的年龄、回头客的百分比以及客户对产品的各种评分。网站都在追求潜在因素——即客户满意度。

＃＃ 强调

• 显变量与潜变量相反，潜变量是隐藏的属性，因此无法直接观察到。

• 清单变量供寻求分析和分类不同金融或科学模型的研究人员使用。

• 当在图表中绘制时，研究人员或统计学家可以直接研究明显变量。

• 潜变量模型使用显变量作为确定潜变量是否存在的因素。