データとは、参照や分析のために集められた事実や情報の断片のことです。 ほとんどの場合、これらのデータは、見ている対象の一部として収集されます。 この属性は、人によって異なる可能性があります。 Categorical DataとNumerical Dataについて説明しましょう。
調査やデータ収集の際には、どのようなデータなのかを把握し、それをうまく解釈・分析することが不可欠です。 ほとんどの場合、研究調査には2種類のデータがあります。
- カテゴリーデータ
- 数値データです。
統計学では、さまざまな種類のデータを理解することが肝要である。 どう違うのか、どう同じなのか、それを踏まえて二人の人となりを把握することが肝要です。 そうすることで、正しく収集し、利用し、分析することが容易になります。
今回は、カテゴリカルデータとは何か、数値データとどう違うのかを説明します。 さっそく始めてみましょう。
カテゴリカルデータとは何ですか？
カテゴリーデータは、名前やラベルを使ってグループやカテゴリーに分類することができる。 このグループ分けは、通常、データの属性とこれらの品質間の類似性に基づくマッチング手順を用いて生成される。
カテゴリデータセット（定性データとも呼ばれる）の各要素は 質的データは、その品質に基づいて1つのカテゴリにのみ割り当てられ、各カテゴリは相互に排他的である。
カテゴリカルデータには、大きく分けて2つのカテゴリーがある。
- 名目上のデータです。 そのカテゴリーに名前をつけたり、ラベルをつけたりするデータカテゴリーです。 名詞に似た特徴を持ち、ネーミングデータとも呼ばれることがある。
- 通常のデータです。 ランキング、順位、評価尺度などを持つ要素は、このカテゴリカル・データのカテゴリーに含まれる。 名目的なデータは、注文して数えることはできても、測定することはできない。
数値データとは？
自然言語による記述ではなく、数値で表現されたデータを数値データと呼ぶ。 その名前を残したまま、数値の形でしか集められない。 この数値データは定量データとも呼ばれ、人の身長、体重、IQなどを測定することができる。
数値データには2つのタイプがある。
- 離散的なデータ。 数えられる数値データは、離散的なデータである。 つまり、自然数に対して1対1に対応づけられているのだ。 年齢、クラスの生徒数、選挙の候補者数などは、一般に離散データの一例である。
- 連続したデータです。 数を表す不可算データ型である。 自然数直線上の一連の区間は、それらを描写するために使用されます。 学生のCGPA、身長、その他の連続データ型がその例である。
カテゴリカル・データと数値データの違い
この2つのデータでは、いろいろなことが違ってきます。 何がどう違うのか、以下で確認してみましょう。
| いいえ | 特徴 | カテゴリーデータ | 数値データ |
| 1 | 定義 | カテゴリデータは、名前またはラベルによって保存および識別することができます。 | 数値データは数字であり、言葉や説明ではありません。 |
| 2 | 通称 | データを分類する前に定性的に判断するため、定性データと呼ばれることもある。 | 定量データは、演算処理のための数値を表す。 |
| 3 | 事例紹介 | ジェンダーの定義
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| 4 | 種類 | ノミナルデータ、オーディナルデータ。 | 離散データ、連続データ。 |
| 5 | 特徴 |
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| 6 | ユーザーフレンドリーなデザイン | 長時間のアンケートは、回答者を遠ざける可能性がある。 | アンケートの回答は短時間で済むため、離脱率が低くなります。 |
| 7 | データ収集方法 |
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ほとんどが選択式で、時々自由記述式の問題が出題されます。 |
| 8 | データ収集ツール | アンケート、調査、インタビュー | アンケート、調査、インタビュー、フォーカスグループ、オブザベーション |
| 9 | 用途 | アンケートが回答者の個人情報、意見、経験などを求める場合に使用します。 ビジネスリサーチで使用 | 算術性能に基づく統計計算。 |
| 10 | 互換性 | ほとんどの統計的アプローチと相容れない。 そのため、研究者はそれを避けています。 | ほとんどの統計計算をサポートしています。 |
| 11 | 可視化 | 棒グラフ、円グラフのみ。 | 棒グラフ、円グラフ、散布図が使用できます。 |
| 12 | 構造 | 非構造化データ GoogleやBingなどのように、データをインデックス化することができる。 | 構造化されているので、簡単にアレンジして理解することができます。 |
カテゴリーデータと数値データの類似性
このように、2つのデータには共通点があり、以下に説明する。
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順序データ
カテゴリーと数値データを掛け合わせたものです。 一般的にはカテゴリカルデータの亜種と呼ばれるが、数値データとも呼ばれることがある。
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用途
調査や統計分析では、数値的なアプローチでもカテゴリー的なアプローチでも結果は同じになります。 研究者は、データの異なる見方を見つけるために、調査の中でこの2つを一緒に使うことがあります。
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コレクションツール
カテゴリーデータや数値データを収集する方法としては、調査、アンケート、インタビューなどが代表的なものです。
研究者が採用するデータ収集の最も一般的な方法は、アンケート調査である。 数値データとカテゴリーデータの両方を収集するようにしてもよい。
参加者から数値データを収集するために、「はい/いいえ」の質問やリッカート尺度の質問を使用することができます。 また、自由形式の質問では、対象者から必要なデータを得ることができます。
結論
実施する研究によっては、統計分析にカテゴリーデータまたは数値データを使用することがある。 ある問題に取り組むとき、研究者はカテゴリーデータ、数値データ、あるいはその両方を収集することを決定する場合がある。
代替的な視点を検討するために分析のための情報を収集する場合、研究者は数値データとカテゴリーデータを収集することがあります。 この2つのデータを正しく利用するためには、その違いを認識する必要がある。
また、データの種類を把握することが重要であることの根拠として、次のようなことが挙げられます。
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