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。
データの内容を考えて、「質的データ」と「量的データ」に分類しましょう。
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
4. ✏️質的データと量的データに分類しよう ( 4 / 14 )
質的データと量的データに分類しよう
学習の目的
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・「質的データ」と「量的データ」に分類しよう
「質的データ」と「量的データ」に分類しよう
課題1 次のデータを「質的データ」と「量的データ」に分類しましょう。
次の3つのデータがあります。
- 1.郵便番号（例：100-0001）
- 2.自分の靴のサイズ（例：24.5cm）
- 3.スマートフォンの満足度（5：満足 〜 1：不満）
1問ずつ一緒に考えていきましょう！
1. 郵便番号（例：100-0001）
これ、数字があるから量的データとは限らないのですよね？
いいですね。では確認です。
郵便番号は「大きさ」を表していますか？ それとも「場所を区別する番号」ですか？
場所を区別するための番号です。
100-0001が200-0001より「2倍すごい」とか、ないですもんね。
その通りです。 郵便番号は場所（地域）を区別するための番号で、計算するための数ではありません。
質的データか、量的データか答えましょう。
2. 自分の靴のサイズ（例：24.5cm）
これは量的データっぽいです！ 24.5とか、ちゃんと数ですよね。
いいですね。では、 靴のサイズは計算して意味があるでしょうか？
たとえば平均を出したら何が分かりますか？
クラスの平均の靴サイズが分かりますね。 サイズが大きい・小さいの比較もできます。
その通りです。 靴のサイズは数値そのものに意味があり、 計算して分析できるデータです。
質的データか、量的データか答えましょう。
3. スマートフォンの満足度（5：満足 〜 1：不満）
うわ、これ迷います⋯。
5とか1とか数字だから量的データかな？
迷うのは自然です。たしかにネットのレビューサイトなどでは「平均4.2点」といった数字を見かけますよね。
でも、少し考えてみてください。「満足(5)」と「不満(1)」の人を足して2で割ったら、その人は「普通(3)」の気持ちと同じだと言えるでしょうか？
うーん、極端な意見が2つあるのと、真ん中の意見が1つあるのは、意味が全然違う気がします⋯。
その通り！「満足度」の数字は、あくまで気持ちの強さを順番に並べた「ラベル」です。
便宜上（べんぎじょう）、平均を計算して目安にすることはありますが、本来は1と2の差が、4と5の差と同じ量とは限りません。だから、基本的に計算のためのデータではありません。
質的データか、量的データか答えましょう。
課題2 次の2つのデータを「質的データ」と「量的データ」に分類し、その理由を答えてください。
- 4.通学にかかる時間（例：25分）
- 5. 出席番号（例：12番）
- 6. 好きなスポーツ（例：サッカー、野球）
- 7. 日毎の最高気温（例：28.5℃）
その数字を全員分集めて「平均」を出したとき、その結果に意味があるか考えてみよう！
4.通学にかかる時間（例：25分）
質的データか、量的データか答えましょう。
理由を答えてください。
最大 500 文字
5. 出席番号（例：12番）
質的データか、量的データか答えましょう。
理由を答えてください。
最大 500 文字
6. 好きなスポーツ（例：サッカー、野球）
質的データか、量的データか答えましょう。
理由を答えてください。
最大 500 文字
7. 日毎の最高気温（例：28.5℃）
質的データか、量的データか答えましょう。
理由を答えてください。
最大 500 文字
※この再現版では提出は行いません（送信先は未接続です）
