Плюсы и минусы дихотомизации в анализе данных

Дихотомизация — это процесс разделения непрерывной переменной на две отдельные категории или группы, часто основанный на произвольных критериях. Это может быть полезно для упрощения сложных данных и облегчения их анализа, но также может привести к чрезмерному упрощению и потере важной информации. Мы могли бы разделить эту переменную на две категории: «низкий доход» (определяемый как от 10 000 до 30 000 долларов США) и «высокий доход» (от 30 000 до 100 000 долларов США). Это может быть полезно для упрощения данных и облегчения их анализа, но также может привести к чрезмерному упрощению и потере важной информации. Например, человека с доходом в 25 000 долларов можно считать «низким доходом», хотя на самом деле у него неплохое финансовое положение.

Дихотомизация также может использоваться для группировки людей по категориям на основе их характеристик или поведения. Например, мы могли бы разделить людей на две группы в зависимости от их политических убеждений: «консерваторов» и «либералов». Это может быть полезно для упрощения сложных вопросов и облегчения понимания различных точек зрения, но это также может привести к чрезмерному упрощению и потере важных нюансов. на основе произвольных критериев. Хотя это может быть полезно для упрощения сложных данных и облегчения их анализа, оно также может привести к чрезмерному упрощению и потере важной информации.