質的データの要約

1. 度数・相対度数・度数分布表

質的データの要約は、つきつめれば数えて、見える形にするだけです。むずかしい式はほとんど出てきません。まず第一歩は、「それぞれのカテゴリに何件あるか」を数えることです。

この件数を度数（frequency）と呼びます。さらに、度数を全体の総数で割った割合を相対度数と呼びます。検定では比率とも言います。

これらをカテゴリ別にまとめた表が度数分布表です。例として、社員50人に「仕事でいちばんよく使う端末は?」と尋ねた結果をまとめてみます。

たとえばスマホは $\dfrac{24}{50}=0.48$ で $48\%$。度数だけだと「24人」が多いのか少ないのか判断しづらいですが、相対度数で「全体の約半数」と言えば規模感がつかめますね。集団の大きさが違う2つのデータを比べたいときは、相対度数で比べるのが鉄則です。

2. 棒グラフ ─ カテゴリ別の数を比べる

度数分布表を棒グラフにすると、どのカテゴリが多くてどれが少ないかが一目でわかります。質的データの可視化で、もっとも基本かつ強力なグラフです。

棒グラフを描くときの基本ルールは次のとおりです。

1. 横軸にカテゴリ、縦軸に度数（または相対度数）をとる
2. カテゴリ間の棒は離して描く（連続した値ではないことを示すため）
3. 並び順は度数の多い順、または順序尺度なら意味のある順にする
4. 「その他」は、内容にかかわらずいちばん右に置く

量的データのヒストグラムと見た目は似ていますが、ヒストグラムは連続した階級なので棒をくっつけて描き、棒グラフはカテゴリ間に連続性がないことを示すために棒を離す、という違いがあります。くっつけて描くと連続データと混同されてしまうので気をつけましょう。

棒グラフの目的は「カテゴリ別の数（量）の比較」に尽きます。「どれが多くて、どれが少ないか」を直感的に伝えるのに、これ以上シンプルで強いグラフはありません。数を比べたいときの第一選択と覚えておきましょう。

3. 円グラフ・帯グラフ ─ 全体に対する割合を見せる

棒グラフが「数の比較」なら、円グラフと帯グラフは「割合（構成比）の可視化」が得意です。同じデータでも、見せ方を変えるとメッセージが変わります。

円グラフ

円グラフは、円全体を $100\%$ とし、各カテゴリの相対度数に応じて扇形に分割します。中心角は相対度数 $\times 360^\circ$ で決まります。たとえばスマホは $0.48\times 360^\circ \approx 173^\circ$ ぶんの扇になります。

円グラフを使うときの注意点です。

• カテゴリ数が多すぎる（目安7個以上）と扇が細くなって読みにくい
• 立体（3D）の円グラフは避ける。手前の扇が大きく見えて誤解を招くため
• 並びは大きい順（時計の12時から時計回り）が一般的。「その他」は最後に置く

帯グラフ

帯グラフは、長方形の帯を $100\%$ として、カテゴリごとに区切ったものです。「$100\%$ 積み上げ棒グラフ」とも呼ばれます。力を発揮するのは、複数グループの構成比を並べて比較する場面です。

2本の帯を並べると、営業部はスマホ中心、開発部はPC中心、という構成比の違いがひと目で伝わります。同じことを円グラフ2枚でやると比較しづらいので、複数集団の構成比を比べるなら帯グラフが向いています。

円グラフ・帯グラフはどちらも「全体に対する割合」を見せるグラフで、1集団の構成比なら円グラフ、複数集団の構成比の比較なら帯グラフ。絶対数の比較は棒グラフです。「数か、割合か、その比較か」から逆算してグラフを選びましょう。

4. グラフ選びの用途と注意点

3つのグラフの使い分けを、表に整理しておきます。

共通して気をつけたいこと

• 集団サイズが違うものを比べるときは相対度数で。度数（生の数）のまま比べると、母数の大きい集団が有利に見えてしまいます。
• カテゴリが多すぎるときは、小さいものを「その他」にまとめて見やすくします。
• 3D（立体）グラフは原則避ける。見た目の派手さと引き換えに、面積や角度の印象が歪みます。
• 軸の目盛りはゼロから始める（特に棒グラフの縦軸）。途中から始めると差が誇張されて見えます。

次回 1-9 散布図・相関係数・共分散 からは、いよいよ2つの変数の関係に踏み込みます。1つのデータを読む力が、関係を見る力へと進化していきますよ。

さえ

グラフは「何を伝えたいか」から選ぶのがコツ。数なら棒、割合なら円、構成比の比較なら帯。3Dや軸のごまかしは、見る人をだましちゃうから卒業しよう！　第1章前半、おつかれさま！