データ分析を始める前に知るべき統計のデータ種類とは

はじめに

データ分析を始める際に、まず理解しておきたいのが「データの種類」です。適切なデータの種類を理解することで、分析方法や使うべき統計手法が明確になります。

この記事では、データの分類方法として一般的な「量的変数」と「質的変数」、さらに「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」について初心者の方にもわかりやすく解説します。

データは、大きく分けると 量的変数 と 質的変数 に分類できます。

量的変数は、数値で表されるデータのことを指します。これらのデータは、加減乗除などの数学的操作が可能で、数値の大きさに意味があります。

量的変数はさらに、以下の2つに分けられます：

質的変数は、カテゴリーや属性を表すデータです。数値の大小に意味はなく、カテゴリー分けや分類が主な役割です。

データの特性をより深く理解するために、「尺度（スケール）」に基づいてデータを分類します。これには、以下の4種類があります。

名義尺度は、データに順序や大小の概念がないものを指します。カテゴリー間に数学的な意味はなく、識別するためだけのものです。

順序尺度は、データ間に順序があるものです。ただし、順序の間隔が一定ではないため、数値間の差には意味がありません。

間隔尺度は、順序と数値間の差に意味があり、数値が等間隔に並んでいるものを指します。

比例尺度は、絶対的なゼロ点を持ち、順序・間隔・比率すべてに意味があるものを指します。

データの種類を正しく理解することは、適切な分析手法を選ぶために非常に重要です。例えば、

などを意識してデータ分析を行う必要があります。

データ分析を成功させる第一歩は、データの種類を正しく理解することです。「量的変数」と「質的変数」、そして「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」の違いを知ることで、データの特性に応じた最適な手法を選べるようになります。

初学者がデータの種類に加えて、統計学を網羅的に学ぶには下記の書籍がオススメです。多くの図が含まれているため、初学者であっても非常に理解しやすいです。

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データの種類を適切に理解することはデータ分析で基礎的かつ重要な部分となります。ただ、どのようにやるのが正しいのかを理解しながら進めるには適切なメンターなどがいた方が安心です。スクールなどに入り、アドバイスしてもらいながら進めるのも良いでしょう。