質的変数と量的変数: 違いは何ですか?

統計には 2 種類の変数があります。

1.量的変数: 「数値」変数とも呼ばれる、測定可能な量を表す変数です。例としては次のものが挙げられます。

• クラスの生徒数
• 家の平方フィート数
• 都市の人口規模
• 個人の年齢
• 個体の大きさ

2. 質的変数: 「カテゴリ」変数と呼ばれることもあります。これらは、名前またはラベルを持ち、カテゴリに適合できる変数です。例としては次のものが挙げられます。

• 目の色（例：「青」、「緑」、「茶色」）
• 性別（例：「男性」、「女性」）
• 犬の品種（例：「ラボ」、「ブルドッグ」、「プードル」）
• 学歴（例：「高校」、「準学士」、「学士」）
• 婚姻状況（例：「既婚」、「独身」、「離婚」）

統計で遭遇するすべての変数は、定量的または定性的に分類できます。

例: 量的変数と質的変数の分類

10 人の異なるバスケットボール選手に関する情報を含む次のデータセットを考えてみましょう。

このデータセットには合計 5 つの変数があります。そのうち 2 つは質的変数であり、そのうち 3 つは量的変数です。

量的変数と質的変数を要約する

量的変数を要約するには、次のようなさまざまな尺度を使用できます。

• 平均値、中央値、最頻値などの中心傾向の尺度。
• 範囲、四分位範囲、標準偏差などの分散の尺度。

ただし、質的変数を要約するために使用できるのは度数表と相対度数表のみです。

これを説明するために、前の例のデータセットをもう一度考えてみましょう。

量的変数Seasons Playedについては、次の指標を計算できます。

• 平均: 11.5
• 中央値: 12
• モード: 12
• 範囲: 8
• 四分位スケール: 4.5
• 標準偏差: 2.915

これらのメトリクスは、中心値がどこにあるか、またその変数の値の分布についての良いアイデアを与えてくれます。

そして、質的変数Positionについては、異なる値がどのくらいの頻度で現れるかを記述する頻度表を作成できます。

このテーブルを使用すると、データセット内で各位置 (L=ガード、F=前方、C=センター) がどのくらいの頻度で発生したかをすぐに確認できます。

追加リソース

記述統計または推論統計
統計とパラメータ
測定レベル: 名目、順序、間隔、比率