変数の種類 (統計)

ここでは、統計に含まれる変数の種類が何種類あるかを確認します。したがって、この記事では、統計変数のさまざまなタイプについて説明し、さらに、各タイプの変数のいくつかの例を確認することができます。

変数にはどんな種類があるのでしょうか？

統計では、変数のタイプは次のとおりです。

• 質的変数: 品質やカテゴリを値とする変数。
  • 順序質的変数: 変数のカテゴリを順序付けできます。
  • 名目上の質的変数: 値には階層的な順序は認められません。
• 量的変数：値が数値である変数。
• 離散量変数: 変数は有限数の値のみを取ることができます。
• 連続量的変数: 変数は区間内で任意の値を取ることができます。

各タイプの統計変数については、以下で詳しく説明し、それぞれの例を示します。

質的変数

質的変数(またはカテゴリ変数) は、その値が品質、特性、またはカテゴリであるため、数値を認めないタイプの変数です。

同時に、質的変数は、特定の基準に従って順序付けできる順序質的変数と、階層的に順序付けできない名目的質的変数の2 つのサブタイプに分類されます。

順序質的変数の例:

• オリンピックのメダル: アスリートは順位に応じて「金」、「銀」、「銅」のメダルを獲得します。
• 主題の評価: 「優れた言及」、「優れた」、「注目に値する」、「承認済み」、または「疑わしい」のいずれかです。
• 会社の仕事には「社長」「副社長」「部長」「インターン」…という役職があります。
• 貴族の称号: 「国王」、「王子」、「侯爵」、「伯爵」などがあります。
• Tシャツのサイズ：「S」、「M」、「L」、「特大」…

名目上の質的変数の例:

• 人の性別: 「男性」または「女性」の場合があります。
• 人の婚姻状況: 「既婚」、「独身」、「離婚」などがあります。
• 人の職業: 「経済学者」、「コンピュータ科学者」、「美容師」などです。
• 出身国：「アルゼンチン」、「メキシコ」、「スペイン」など、さまざまな国が考えられます。
• 人の血液型: 「グループ A」、「グループ B」、「グループ AB」、「グループ 0」の 4 つの選択肢があります。

量的変数

量的変数(または数値変数) は、数値のみをサポートする変数のタイプです。つまり、量的変数の値は常に数値になります。

量的変数には 2 つのサブタイプがあります。1 つは特定の値を取ることができない変数である離散量的変数、もう 1 つは任意の数値を取ることができる連続量的変数です。

離散量的変数の例:

• 部屋の人数: 1、2、5、9…
• 家族の子供の数: 0、1、2、3、4、5…
• サイコロを振って考えられる結果: 1、2、3、4、5、または 6。
• サッカーチームが試合中に得点したゴール: 1、2、4、5…
• 企業の従業員数: 54、29、158、561、302…

連続量的変数の例:

• 集団の体重: 74.5 kg、58.14 kg、62.39 kg、83.92 kg…
• 室温：25℃、19.50℃、12.83℃、17.52℃、29.4℃…
• アスリートが 100 メートルを走るのにかかる時間: 9.81 秒、10.02 秒、9.52 秒、9.74 秒、11.25 秒…
• 2 つの場所間の距離: 45 km、0.82 km、634 km、35.87 km、23.548 km…
• 車の速度: 58.00 km/h、34.25 km/h、29.50 km/h、14.96 km/h、76.94 km/h…

他のタイプの変数

通常、統計では変数は上で見たタイプに従って分類されます。ただし、以下で説明するように、さまざまなタイプの統計変数を分類する他の方法もあります。

他の変数との関係によると

統計研究では、変数は相互の関係に従って分類できます。

• 独立変数: 値が他の変数に依存しない変数。
• 従属変数: 値が別の変数 (独立変数) の値に依存する変数。
• 介在変数: 独立変数と従属変数の関係に影響を与えるが、分析を目的としていない変数。

たとえば、学生が獲得した成績と費やした学習時間の関係を統計的に調査する研究の場合、従属変数は成績、独立変数は学習時間になります。なぜなら、成績は勉強時間に依存するものであり、その逆ではないからです。

同様に、介在変数は、プログラムを説明するときの教師の動機になります。論理的には、最高か最低かを説明するため、各教師のモチベーションによって成績が変動しますが、これは分析することを目的とした特性ではありません。

あなたのスケールに合わせて

数値変数を表すスケールの絶対零度に応じて、次の 2 つのタイプを区別できます。

• 比率変数: 絶対ゼロが、それが表す量の絶対ゼロと一致する変数。例: 車の速度 (車の速度が 0 km/h の場合、車は動いていないことを意味します)。
• 区間変数: 0 がそれが表す量の絶対ゼロに対応しない変数。例: 温度 (負の温度も存在するため、0 °C は温度が存在しないことを意味するものではありません)。

値の数に応じて

統計変数が取り得る値の数に応じて、次の 2 つのタイプが区別されます。

• 二値変数: 変数は 2 つの値のみを取ることができます。例: くじ引き (表または裏)。
• 多値変数: 変数は 3 つ以上の値を取ることができます。例: 個人の職業 (ウェイター、医師、翻訳者など)。