清单变量

清单变量是可以直接测量或观察的变量或因子。它与潜变量相反，潜变量是一个不能直接观察到的因素，它需要一个指定给它的显式变量作为一个指标来测试它是否存在。...

什么是清单变量(a manifest variable)？

清单变量是可以直接测量或观察的变量或因子。它与潜变量相反，潜变量是一个不能直接观察到的因素，它需要一个指定给它的显式变量作为一个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。

关键要点

清单变量可以由研究人员或统计学家在图表中直接研究。
清单变量与潜变量相反，潜变量是一个隐藏的属性，因此无法直接观察。
潜变量模型使用显式变量作为决定潜变量是否存在的因素。
显性变量是研究人员用来分析和分类不同的金融或科学模型。

了解清单变量

统计学家在检查显性变量和隐性变量时使用了几种分析技术。四个最常用的模型是因子分析、潜在特征分析、潜在轮廓分析和潜在类别分析。最终使用哪种模型取决于显性变量是连续变量还是范畴变量，以及隐性变量是连续变量还是范畴变量。

隐变量统计模型采用显式变量来检验一组显式变量和一组隐变量之间的关系。不能直接观察到的潜变量也称为因子或结构。

比较显性变量和隐性变量可以帮助企业评估顾客满意度、产品忠诚度或公司可靠性等看似无形的因素。统计学家在判断一家公司或一只股票是否是一项好的投资时，也使用了潜变量模型。

显式变量，或那些可以观察到的，是有用的，是潜在变量的模型或那些隐藏的，否则很难确定。

清单变量使用示例

显性变量和隐性变量可以用来衡量企业中似乎难以单独评估的因素，例如客户满意度。实际顾客满意度是一个隐藏的或潜在的因素，它只能通过与一个显性变量或可观察因素的比较来衡量。

假设零售商Home Delight想了解顾客对其新款抱枕是否满意。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（Amazon）等零售网站上销售产品的评论，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，如销售数字、每次销售的价格、购买的地区趋势、客户的性别、客户的年龄、退货客户的百分比以及客户在各个网站上对产品的排名，所有这些都是为了追求潜在的因素，即客户满意度。

发表于 2021-06-05 13:59
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分类：商业金融

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