1. はじめに
皆さんは「データ」と聞くと何を思い浮かべますか？テストの点数、身長や体重、好きな食べ物など、身の回りにはたくさんのデータがあります。
データは大きく2種類に分けられます。それが**「定量データ」と「定性データ」**です。
統計学では、データを正しく分類して使うことがとても大切です。今回は、これらのデータの違いをわかりやすく解説していきます！
2. データの種類とは？
データには、大きく分けて次の2種類があります。
定量データ（数値で表せるデータ）
定量データとは、数値で表すことができ、計算も可能なデータのことです。例えば、次のようなものがあります。
- 身長や体重（150cm、45kg など）
- テストの点数（80点、95点 など）
- クラスの人数（30人 など）
定性データ（言葉やカテゴリーで表すデータ）
定性データとは、数値ではなく、カテゴリーや名前で表すデータのことです。例えば、次のようなものがあります。
- 好きな色（青、赤、緑 など）
- 血液型（A型、B型 など）
- 出身地（東京、大阪 など）
3. 定量データを詳しく見てみよう！
定量データは、さらに「離散データ」と「連続データ」に分けられます。
離散データ（数えられる数値）
- はっきりとした数で表せるデータ
- 小数や分数にならない
- 例：クラスの人数（30人）、持っている本の冊数（10冊）
連続データ（測ることができる数値）
- 連続的に変化するデータ
- 小数や分数もあり得る
- 例：身長（150.5cm）、体重（45.3kg）、気温（23.7℃）
4. 定性データを詳しく見てみよう！
定性データは、「名義尺度」と「順序尺度」に分けられます。
名義尺度（順番に意味がないデータ）
- カテゴリーを表すだけで、順番に意味はない
- 例：血液型（A型、B型、O型）、好きな色（青、赤、緑）
順序尺度（順番に意味があるデータ）
- 順番があり、大きい・小さいの比較ができる
- 例：成績のランク（A、B、C）、アンケートの満足度（満足、普通、不満）
5. まとめ
これまで学んだ内容をまとめると、次のようになります。
- 定量データ（数値で表せる）
- 離散データ（数えられる：クラスの人数、持っている本の冊数）
- 連続データ（測ることができる：身長、体重、気温）
- 定性データ（言葉やカテゴリーで表す）
- 名義尺度（順番に意味がない：血液型、好きな色）
- 順序尺度（順番に意味がある：成績ランク、満足度）
6. おわりに
統計学を学ぶと、データを分析したり、グラフを作ったりするのが得意になります。将来、社会でデータを活用する場面がたくさんあるので、今のうちに基本を知っておくと役に立ちますよ！
次回は「記述統計（平均、中央値、最頻値）」について学んでみましょう！
最後まで読んでくれてありがとうございました♪