目次
はじめに
データ分析を行う際、まず理解すべきなのが「データの種類」です。データはその性質に応じて異なる種類に分類され、それによって適切な分析手法が決まります。本記事では、データの基本的な分類について、量的変数と質的変数、そして名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度について解説します。
量的変数とは？
量的変数の特徴
量的変数とは、数値で表されるデータのことを指します。これは、測定可能であり、数値として大小や差を考えることができるデータです。量的変数はさらに「連続変数」と「離散変数」に分けられます。
- 連続変数: 測定値が連続的に変化するデータ（例: 身長、体重、温度）
- 離散変数: 具体的な数値として区切られたデータ（例: 生徒の人数、販売個数）
量的変数の活用例
例えば、製品の重量や売上高などは量的変数に該当します。これらのデータを使うことで、平均値や分散、標準偏差などの統計指標を計算し、データの分布や傾向を分析できます。
質的変数とは？
質的変数の特徴
質的変数とは、数値ではなくカテゴリやラベルで表されるデータのことです。質的変数は、データが特定のカテゴリに属するかどうかを示します。質的変数は「名義尺度」と「順序尺度」に分けられます。
- 名義尺度: カテゴリ間に順序がないデータ（例: 性別、血液型、居住地）
- 順序尺度: カテゴリ間に順序があるデータ（例: 成績のランク、満足度評価）
質的変数の活用例
質的変数は、アンケートの回答データや分類データなどでよく使われます。例えば、顧客満足度調査で「満足」「不満足」などの回答結果を集計し、グラフ化することで傾向を把握できます。
名義尺度とは？
名義尺度の特徴
名義尺度は、カテゴリーに分類されたデータのうち、順序や大小関係がないものを指します。名義尺度データは、単純に異なるカテゴリーを示すために使用され、計算の対象にはなりません。
名義尺度の例
- 性別: 男性、女性
- 血液型: A型、B型、O型、AB型
- 居住地: 東京、大阪、名古屋
名義尺度データは、頻度や比率を計算する際に役立ちます。例えば、マーケティングリサーチで地域ごとの市場シェアを比較する場合に使用されます。
順序尺度とは？
順序尺度の特徴
順序尺度は、カテゴリに順序やランクがあるデータです。ただし、その差が等間隔であるとは限りません。順序尺度では、順序関係が重要視されます。
順序尺度の例
- 満足度評価: 非常に満足、満足、普通、不満、非常に不満
- 教育レベル: 中卒、高卒、大卒、大学院卒
- 顧客の優先順位: ゴールド、シルバー、ブロンズ
順序尺度データは、傾向や順位を分析する際に使用されます。例えば、顧客満足度調査で評価の分布を分析し、サービス改善の方向性を考える際に役立ちます。
間隔尺度とは？
間隔尺度の特徴
間隔尺度は、データ間の差を数値で表すことができ、その差が等間隔であることを示すデータです。ただし、絶対的な「ゼロ」の概念がありません。
間隔尺度の例
- 気温: 摂氏温度や華氏温度（0度は絶対的なゼロではない）
- 日付: 日付や時間の差（例: 2023年と2024年の差は1年）
間隔尺度データは、平均や分散などの計算が可能で、データ間の差を定量的に分析する際に使用されます。
比例尺度とは？
比例尺度の特徴
比例尺度は、間隔尺度と似ていますが、絶対的な「ゼロ」が存在する点で異なります。これにより、データ間の比率を計算することが可能です。
比例尺度の例
- 重量: グラムやキログラム
- 長さ: メートルやセンチメートル
- 収入: 円やドル（0円や0ドルは存在し得る）
比例尺度データは、比率を含むあらゆる統計分析に使用できます。例えば、収入のデータを分析して、特定のグループ間の収入格差を比較する際に役立ちます。
まとめ
データの種類を理解することは、正確なデータ分析を行うための第一歩です。量的変数や質的変数、さらには名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の違いを把握しておくことで、適切な分析手法を選び、データの特性を最大限に活用できるようになります。
データ分析において、これらの基本的な概念を理解することは、統計手法や結果の解釈を正確に行うために不可欠です。ぜひ、この記事を参考にして、データ分析の基礎を身につけてください！
