データの種類 (質的データ、量的データ)

質的データ (質的変数)

分類や種類を区別するためのデータ。そのままでは足したり引いたり演算のできない変数。

例:

• 性別
• 血液型
• 好きな食べもの

さらに質的データはデータを評価する基準(これを尺度と呼ぶ)として 名義尺度 と 順序尺度 に分類できる。

名義尺度

分類の順序に意味が無いもの。単なるラベル。 例: 性別、血液型、電話番号

順序尺度

分類の順序に意味があるもの。例えば満足度を調査するアンケートで「1.悪い, 2.普通, 3.良い」といったものがある。 「1.悪い」よりも「3.良い」のほうが満足度が高いと言えるが、順序を演算して「3倍満足度が高い」と言うことはできない。 この演算には意味が無いので質的データに当てはまる。 例: 順位、学年

量的データ (量的変数)

数値として意味のあるデータ。足したり引いたり演算ができる変数。

例:

• 人数
• 金額
• 身長

量的データは身長、時間、気温など、途切れることなく連続する 連続データ または、 人数や個数のように1と2の間にデータがない 離散データ に区別されます。

さらに量的データはデータを評価する基準として 間隔尺度 と 比例尺度 に分類できる。

間隔尺度

データの間隔に意味があるもの。和(+)や差(-)の演算が可能で、ゼロもひとつの状態にすぎないデータ。 例: テストの点数、時刻、年齢

比例尺度

データの比率に意味があるもの。和差積商(+,-,x,/)の演算が可能で、ゼロが何もないことを意味するデータ。 例: 身長、体重、速度、経過時間

尺度まとめ