分類と定量データ

様々な研究において、カテゴリーデータと定量データの両方が使用されているが、この2つのデータには明確な違いがある。これをもう少しわかりやすく理解しよう。統計学では、観測結果を記録し、変数を用いて分析する。変数は、測定に使用される属性によってクラスに分類される。統計的変数によって測定される属性には、分類と定量化の2種類がある。今回は、カテゴリーデータと定量データの違いについて考えてみましょう。

カテゴリカルデータは何ですか？

質的な変数は、変数の属性としてしか与えられない属性を測定します。人の政治的所属、人の国籍、人の好きな色、患者の血液型などは、それぞれの変数の質的属性を使ってしか測定できない。通常、これらの変数は、可能性の数が限られており、1つの可能な結果のみが想定される；つまり、値は与えられたカテゴリのうちの1つであるということである。そのため、これらはしばしばカテゴリー変数と呼ばれる。これらの可能な値は、数字、文字、名前、または任意のシンボルである。

定量的データは何ですか？

量的変数は、大きさを測定できる、すなわち定量化できる属性を記録する。体温、体重、体格、身長、世帯年収などを測定する変数は、すべて量的変数である。これらの変数の値はすべて数値であるだけでなく、それぞれの数値が価値観を与えてくれる。

定量的なタイプのデータは、順序、間隔、比率の3つのタイプのいずれかに属します。カテゴリーデータは常に名目型である。上記の種類は正式には測定クラスと呼ばれ、測定方法と各測定値の大きさに密接な関係がある。

2種類のデータの形態が異なるため、その収集、分析、記述には異なる技術や方法が使用されます。

絶対値（カテゴリー別）と量的データの違い

細分化された定量的なデータの定義。

• 定量データとは、その量に関して合理的な意味を持つ情報である。
• カテゴリデータは通常、与えられたカテゴリまたはグループの集合から得られる値に関する情報である。

細分化された定量的なデータの特徴。

測定クラス。

• 定量的データとは、序数、区間、比率タイプの測定値です。
• 分類データは、ノミナル測定カテゴリに属します。

方法です。

• 定量的なデータ分析手法は、原理は同じでも、少なくともその応用という点では、カテゴリー的なデータ分析手法とは異なる。

分析する。

• 定量的データは、記述統計学、回帰分析、時系列分析などの統計的手法を用いて分析する。
• カテゴリーデータには、通常、記述的手法とグラフ手法が用いられる。

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1. UNECEによる「ECE weekly 235」 - ECE Weekly.[GFDL] ウィキメディア・コム***経由