高等学校 情報Iの要点 情報通信ネットワークの仕組み #5

リュディアです。引き続き高等学校 情報Iの要点 情報通信ネットワークの仕組み をまとめていきます。

高等学校 情報Iの要点 情報通信ネットワークの仕組みのまとめへのリンクをまとめておきます。

今回は 量的データと質的データ についてまとめてみます。統計学ではデータを変数として表しますが、その際には量的変数、質的変数という用語を使います。統計学の量的変数、質的変数については私どもリュディアでも以前にまとめていますので興味のある方はご覧ください。

では量的データと質的データについてです。まずそれぞれ具体的にどのようなものかの例をあげてみます。

量的データ：身長、体重、テストの点数
質的データ：好きな食べ物、面白かったかどうかのアンケート結果

この例でおおよそ量的データ、質的データの違いを理解できるのではないでしょうか ? 量的データは数値に意味があり、誰もが同じように理解できるものです。質的データは分類や種類を区別するもので数値であったとしても数としては意味がないものです。

例えば量的データであるテストの点数を見てみましょう。A君は 40点、B君は 80点であるとします。このとき B君は A君の2倍の点数ですし、点差は40点です。

次に質的データである映画を見た後のアンケートを見てみます。映画を見て面白かったら5、面白くなかったならば 1 とする5段階のアンケートをとったとします。C君のアンケート結果は 2、D君のアンケート結果が 4であった場合、D君は C君の 2倍楽しかったと言えますか？言えないですね。

統計学ではさらに量的データと質的データを性質に応じて4つの尺度に分類することがあります。量的データを間隔尺度と比例尺度に分類、また質的データを名義尺度と順序尺度に分類するものです。具体例を見るとわかりやすいと思うので見てください。

間隔尺度：気温、点数のように数字の間隔が一定で、その間隔に意味があるもの

比例尺度：身長、睡眠時間、給料のように原点0に対して間隔と比率に意味があるもの

名義尺度：男女、血液型、住所のように他と区別や分類を行うための名称の類

順序尺度：順位、習い事の級など、順序や大小に意味はあるが間隔に意味がないもの

比例尺度がどうしてもわかりづらく、間隔尺度と何が違うのかよくわからない人も多いと思います。ポイントは原点 0 という部分です。例えば間隔尺度の例であげた気温や点数が 0 であった場合、それぞれ気温が0度なだけですし、点数が 0点であるだけです。しかし比例尺度の例にある身長、睡眠時間、給料が 0 であるということは本当に無いことを意味します。このように本当に無いことを示す場合は比例尺度になります。少しわかりづらいかもしれないですが、一度、じっくりと考えてみてください。

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では、ごきげんよう。