統計の勉強は「質的変数」と「量的変数」から
4つの尺度を学習したら、質的変数と量的変数について触れていきます。
4つの尺度を学習されていない方は、 4つの尺度 – 素材としてデータを扱うためにを先にご一読ください。
この記事で学習できること
- 変数とは?
- 質的変数について
- 量的変数について
まず、変数というキーワードについて慣れておきましょう。
変数の概念
データ分析において、異なる値をとることができるデータ要素のこと「変数」と呼びます。
例えば、日付、売上、販売実績、商品情報など、様々なデータポイントが変数として扱われます。この変数は、大きく二つに分類されます。
その2つとは「質的変数」と「量的変数」です。
質的変数
順序尺度や名義尺度に分類されるデータです。
これには、出身地や血液型など、カテゴリーやラベルとして表現されるデータが含まれます。この種の変数は、四則演算が適用できない特徴を持ちます。
量的変数
比例尺度や間隔尺度に分類されるデータです。
売上データや販売実績データなど、数値として表されるデータがこれに該当します。これらの変数は、四則演算が可能であり、数値的な分析に適しています。
尺度と変数の関係
データ分析において、変数はその尺度に基づいて分類されます。一般的に変数と尺度の対応は、以下のようになります。
- 比例尺度(量的変数)
- 間隔尺度(量的変数)
- 順序尺度(質的変数)
- 名義尺度(質的変数)
ただし、分析の目的によって変数の尺度を置き換えることもあります。
例えば、年齢データです。これは通常、量的変数として扱われますが、10歳ごとの年齢区分(「10代」「20代」「30代」…)としてカテゴライズすると、質的変数に変換されます。これにより、特定の年代グループに焦点を当てた分析が可能になります。
また、講座評価のように「満足」「やや満足」「普通」「やや不満」「不満」のデータラベルを、「満足」=5、「やや満足」=4…のように変換したデータに置き換えると、これは量的変数となります。平均レビュー値というのを求めることができますよね。
このように、変数の尺度を変換することで、データを異なる視点から解析し、新たな洞察を得ることができます。
分析の目的や質問に応じて、量的変数と質的変数の間で適切に変換を行うことが重要です。以上、質的変数と量的変数についての記事でした。