定量データ、つまり測定可能なデータは、多くの企業が自社の製品や部門の業績を判断する際に参照する情報です。
企業は、定量データの2つのタイプである離散データと連続データを測定することができます。これらのデータタイプの違いと、それらの用途を理解することで、より正確な情報の収集と分析が可能になり、企業の意思決定に役立てることができます。
このブログでは、離散データと連続データについて説明し、いくつかの例を挙げ、両者の違いについて考察します。
離散データとは?
特定の値のみを取ることができるデータを離散データまたは離散値と呼びます。これは数えることができるデータで、値の数は限られています。通常、整数または整数の形式で表されます。これらの値は特定のカテゴリーに当てはまる必要があり、より小さな部分に分割することはできません。
離散データの例としては、以下のようなものがあります。
- 部署の従業員の数。
- 前四半期に何人の新規顧客を獲得しましたか?
- 現在、保管されている在庫は何点ありますか？
しかし、1日の合計数は明確な単一の数値です。1日にできる腕立て伏せの回数とフィットネスレベルの関係はまだわかっていません。時間をかけてデータを収集すればするほど、より多くの結論を導くことができます。
連続データとは？
連続データとは、測定可能なデータです。このデータの値は固定されていないため、無限の異なる値を取ることが考えられます。また、これらの測定基準を構成するより小さな個々の要素もあります。
連続データの例としては、以下のようなものがあります：
- 個人の身長や体重
- 居住する都市の毎日の気温
- ある活動やプロジェクトを完了するために必要な時間
連続データの正確性がすべてです。これらのデータセットには、小数点以下の数値を含む変数が含まれていることが多く、右端の数値はできるだけ長くします。
このレベルの情報は、例えば科学者、医師、製造業者などによって必要とされます。
離散データと連続データの違い
離散データと連続データの両方の形式は、統計分析計画にとって不可欠です。しかし、特定のデータタイプについて推論や仮定を行う前に、両者の重要な違いを理解することが重要です。それでは、離散データと連続データの違いを見てみましょう：
| 離散データ | 連続データ |
| 特定の数えられる値をとります。 | 連続データは、指定された範囲内の任意の測定値です。 |
| 離散データは、値間に顕著なギャップがある情報です。 | 連続データは、連続した一連で発生する情報です。 |
| 離散データは、離散的または明確な値で構成されます。 | これとは対照的に、連続データには、範囲内に収まるあらゆる値が含まれます。 |
| 離散データはカウントできます。 | 連続データは数値化が可能です。 |
| 棒グラフは離散データの視覚表現です。 | 連続データはヒストグラムを用いて視覚的に表現されます。 |
| グループ化されていない度数分布は、単一の値に対する離散データの集計を指します。 | 一連の値に対して実行された連続データの集計は、グループ化された度数分布と呼ばれます。 |
| 離散データの場合、10-19、20-29、…などの分類は、重複せず、相互に含まれます。 | 連続データの場合、10-20、20-30などの分類は重複または相互に排他的です。 |
| 離散関数グラフは、明確なポイントを示しますが、それらは互いに分離しています。 | 連続関数グラフ上の点をつなぐのは破線です。 |
| 頻繁に発生する離散データの例としては、学生数、子供数、靴のサイズなどがあります。 | 一般的な連続データの種類には、身長、体重、時間、温度、年齢などがあります。 |
結論
データの探索や分析を行う際には、離散データと連続データの両方が非常に重要です。定義や簡単な例を見るのは簡単ですが、データは多くの場合、異なるタイプの混合です。そのため、あるものがどのようなデータであるかを区別できることがさらに重要になります。
したがって、前出の説明と例から、2つのデータ形式が異なることは明らかでしょう。
離散データでは、特定の数値の孤立した値が予想されますが、連続データでは、物理的な測定値に関連し、特定の範囲(ギャップなし)内のあらゆる値が予想されます。
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