カテゴリーデータ、数値データ

データとは、参考や分析のために収集された事実や情報のことです。これらのデータは、通常、対象者の属性として収集される。この属性は時間とともに変化するため、この変化する属性を変数と考えることができる。変数には、収集したデータに内在するさまざまな値の形態がある。

変数には質的なものと量的なものがある。つまり、変数が量的であれば、答えは数字であり、測定される属性の大きさをある程度正確に表すことができる。もう一つのタイプは、質的な属性を測定する質的変数で、変数に想定される値は大きさや大きさで与えることはできない。変数そのものをカテゴリー変数と呼び、カテゴリー変数を通じて収集されたデータをカテゴリーデータと呼ぶ。

数値データに関する詳細情報

数値データは、基本的に、その値が大きさ/サイズの意味を持つ変数から得られる定量的なデータである。得られた数値データは、さらにStanley-Smith-Stevensの理論に従って、3つのカテゴリーに分類される。数値データには順序、区間、比率がある。データの種類は、値の測定方法によって決まり、これらの種類を測定レベルと呼ぶ。

人の体重、2点間の距離、気温、株価などが数値データの例である。

統計学では、ほとんどの手法は数値データの解析のために演繹される。数値データは、基本的な記述統計学や回帰分析など、主に推論的手法を用いて分析する。

細分化されたデータに関する詳細情報

カテゴリーデータとは、質的変数の値で、通常は数字、言葉、記号などである。これらは，検討中のケースにおいて，変数がいくつかの選択肢のうちの1つに属するという事実を示している．したがって、それらはいずれかのカテゴリーに属し、それゆえカテゴリーと呼ばれるのである。

人の政治的所属、国籍、好きな色、患者の血液型などは、すべて質的な属性です。カテゴリー値として数値が得られることもあるが、数値そのものは測定対象の属性の大きさを表しているわけではない。郵便番号はその一例です。

また、カテゴリカルな値はすべてノミナルデータ型であり、これも測定レベルに基づく別の型である。カテゴリーデータの分析方法は数値データの分析方法と異なるが、基本的な原理は同じであろう。

カテゴリーデータと数値データの違いは何ですか？

-数値データは量的変数の値であり、変数の文脈に関連した量的価値の感覚を運ぶ（したがって、それらは常に数値または値を持つ象徴的なものである）。カテゴリーデータは質的な変数に対して得られた値であり、カテゴリーデータの数値には有意性はない。

-数値データは常に順序型、比率型、区間型であり、カテゴリーデータは名目型である。

-定量的なデータを分析する方法は、データを分類する方法とは異なり、原理は同じでも、少なくとも応用には大きな違いがあります。

-記述統計、回帰、時系列などの統計手法を用いて数値データを分析することができる。