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。

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。

1. 比例尺度（量的変数）
2. 間隔尺度（量的変数）
3. 順序尺度（質的変数）
4. 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。

榊 裕次郎

Excel講師

1981年10月生まれのてんびん座、東京都出身。趣味は、旅行と料理とワイン。2024年は、佐賀県に行って「呼子のイカ」を思いっきり食べたいです。

仕事では2023年も引き続き、青森・秋田・岩手でのお仕事依頼、お待ちしております！