量的データとは｜簡単解説

量的データと質的データの違い

データの種類は主に「量的データ」と「質的データ」の2つに分けられます。

量的データは数量として意味を持ち、足し算や引き算といった演算が可能です。売上額や利益額などの数量情報や、年齢や身長などの数値によって表されるデータが該当します。

一方で、質的データは分類や種類を区別するためのデータであり、数量としての意味は持ちません。好きなスポーツや血液型などのカテゴリや順位、学年などが該当します。

データの種類の理解は、データの解釈や分析において重要な基盤となります。

種類	意味	尺度	例
量的データ	数量として意味のあるデータ	間隔尺度	テストの点数、時刻、年齢など
		比例尺度	身長、体重、速度、経過時間など
質的データ	カテゴリを数値に直したデータ。数量として意味はない。	名義尺度	性別、血液型、電話番号など
		順序尺度	順位、学年、満足度など

関連調査データの紹介

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量的データと質的データの尺度

量的データと質的データはさらに、「間隔尺度」「比例尺度」「名義尺度」「順序尺度」の4つのデータ尺度に分けられます。ここでは、それぞれについて詳しく解説します。

間隔尺度の詳細

間隔尺度は、データ間隔や数値の大小に意味がある値の間隔が等間隔である尺度です。気温を例にすると、15度と20度の差と20度と25度の差は同じ変化量です。しかし、「40度は20度の2倍だけ暑い」という比例的な意味はありません。あくまで、間隔にのみ情報があります。

なお、間隔尺度において「0」は単なる状態であり、何もないことを意味しません。

使用できる統計量は平均値や標準偏差、順位相関係数などです。

比例尺度の詳細

比例尺度は、データの比率に意味があり、「0」が何もないことを意味する尺度です。

たとえば、長さが100cmから200cm伸びると300cmまたは3倍になったと言えます。間隔尺度の場合はこのような比をとることができません。そして、長さ0cmの場合は、存在しないことを意味します。

比例尺度では算術演算が可能であり、平均価格や売上高の合計算出などが可能です。

名義尺度の詳細

名義尺度は、データの分類や識別を目的としている尺度で、順序はつけられません。数値は、あくまでも意味の違いを区別するための記号として使われます。

たとえば、性別の質問での「1: 男性、2: 女性」という数値の割り当てが該当します。この場合、1や2は男性と女性を区別するための記号として機能しますが、それ以上の順序情報は含まれません。

使用できる統計量は、計数や頻度、最頻値、連関係数などです。

順序尺度の詳細

順序尺度は、順位や成績の評価など、データの順序に意味がある尺度です。データを区別し、大小関係を表せます。

たとえば「1位／2位／3位」「優／良／可」「Sサイズ／Mサイズ／Lサイズ」「軽傷／重傷／重体」などが該当します。

使用できる統計量は中央値やパーセンタイルなどです。

量的データの2分類、連続データと離散データとは？

量的データは、連続データと離散データに分類することも可能です。ここでは、それぞれについて詳しく解説します。

連続データの詳細

連続データは、数えられない連続的なデータです。身長や体重、時間、気温、面積、体積などが該当します。

たとえば、身長の場合、162cmと163cmの間には、「162.3cm」や「162.000032512...cm」のように無限に続く数値が存在します。このように、連続データは、2つの間の数値が無限に続くデータを示します。

離散データの詳細

離散データは、整数の間にデータが存在せず、数えられるデータです。人数や製品数、性別、工場での不良品数などが該当します。

たとえば、子どもが1.5人、ペットが2.3匹ということはありえません。このように、それ以上正確にできない計数を離散データと言います。

まとめ

量的データは、数量として意味のあるデータで、年齢や購入量、購入価格、評価スコアなどが該当します。一方、質的データはカテゴリや順位を表すデータであり、数量としての意味は持ちません。また、量的データは間隔尺度と比例尺度、質的データは名義尺度と順序尺度に分類されます。

このようにデータの特徴を正しく理解することで、必要な情報を正確に読み取れます。

データの種類によって、データの可視化や分析手法が異なるため、データを分析する際には、まずそのデータが量的なのか質的なのかを確認しましょう。