ここでは、データの分類方法について学びます。
データを正しく分析するためには、データの種類を理解することが大切です。
どのデータでも平均が出せるわけではありません。計算する前に、そのデータが「何を表しているか」を考える必要があります。
情報活用編プラス
第5章「データの活用」
IP04-03
正しくデータを集め、正しく扱う方法
学習の目的
・データの分類「量的データ」と「質的データ」を知ろう
データを正しく分析するためには、データの種類を理解することが大切です。
どのデータでも平均が出せるわけではありません。計算する前に、そのデータが「何を表しているか」を考える必要があります。
ここでは、データの分類方法について学びます。
データは、大きく次の2つに分類できます。
データの分類
量的データと質的データって、数字か文字か、ってことですよね?
大きくはそう考えて大丈夫です。ただし、ポイントは計算に使えるかどうかです。
数字でも、計算しちゃいけないものもありそうですね。
その通りです。では、具体的な例を見てみましょう。
これは、あるクラスで行った血液型アンケートの結果とオリンピックメダルランキングです。このデータが「質的データ」と「量的データ」のどちらか考えていきましょう
血液型だから、種類ですよね。でも表には学生番号もあります。
学生番号は数字だけど、血液型はAとかBとかの分類ですね。
だから、「質的データ」じゃないかな?
俺も「質的データ」だと思うな。
いいですね。「質的データ」という意見ですが、ここで「量的データ」ではないのか確認しましょう。
「量的データ」は計算できますが、血液型のデータは計算できますか?
A型とB型を足したり、平均血液型を出したりはできません。
その通りです。
血液型は「種類」を表しているので、計算しても意味がありません。
したがって、血液型アンケートは質的データです。
では、オリンピックのランキングは何を表しているでしょうか?
たぶん、どの国がオリンピックのメダル数が多いか、1位から順番に並べたものです。
うーん⋯。
「1,2,⋯」は順位だからこれは量的データかな?
表はオリンピックのメダル取得数の多い順に表していますね。
それでは、オリンピックのメダルランキングで1位と2位のアメリカとロシアの順位から平均を求めてみましょう。
できますけど⋯順位の平均を出しても意味がないんじゃないですか?
あっ!そうか⋯。1位と2位で平均1.5位と計算してもなんの事かわからないもんな!
いいところに気づきましたね。
表に数字はありますが、この数字は計算するための数字ではないため平均を求めても意味がありません。
このデータも「質的データ」といいます。
なるほど!数字が書いてあっても、「順位」みたいに計算して意味がない場合は質的データなんだ。
「質的データ」かどうかは、「何を表しているか」を見るんですね。
はい、そうです。
続いて「量的データ」を確認しましょう。
次のデータは、30人分のあるクラスで行ったテストの点数データです。
この点数データから計算できそうな値は何がありますか?
クラスの平均点数が求められます。
その通りです。
このように、数値そのものに意味があり、計算して分析できるデータを量的データといいます。
「質的データ」と「量的データ」は次のようにまとめることができます。
| 分類 | どんなデータか | 計算してよいか | 例 |
|---|---|---|---|
| 質的データ | 種類や分類を表すデータ | ✕ (平均などは意味をもたない) |
血液型 オリンピックの順位 通学手段 |
| 量的データ | 数値そのものに意味があるデータ | ◯ (平均・差を考えられる) |
テストの点数 人数 時間 |
「質的データ」でも最頻値(さいひんち)や中央値を求めて分析を行う場合もあります。
最頻値、中央値はこの後のスライドで学習します。
そのスライドでしっかり学習しましょう!
|
質的データ |
種類や分類を表すデータ。平均などの計算結果は意味を持たないことが多い。 |
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量的データ |
数値そのものに意味があるデータ。平均や差、比などの計算結果に意味があることが多い。 |