年齢は質的変数とみなされますか、それとも量的変数とみなされますか?

統計には 2 種類の変数があります。

定量的変数: 測定可能な量を表す変数。例としては次のものが挙げられます。

• 平方フィート
• 身長
• 重さ
• 人口規模

質的変数: 名前またはラベルを受け取り、カテゴリーに分類される変数。例としては次のものが挙げられます。

• 目の色
• 性別
• 配偶者の有無
• 犬種

学生からよく聞かれる質問は次のとおりです。

年齢は質的変数とみなされますか、それとも量的変数とみなされますか?

短い答え:

年齢は測定可能な量を表すため、量的変数です。

たとえば、ある人が 35 歳の場合、30 歳よりは 5 歳年上ですが、40 歳よりは 5 歳若いことがわかります。

「目の色」のような質的変数についても同じことは言えません。「青」、「緑」、「茶色」の目を数値的に比較するのは意味がないからです。 。

さらに、年齢は量的変数であるため、次のような要約統計を計算できることを意味します。

• 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。

たとえば、100 人の年齢を含むデータセットがある場合、平均年齢、年齢中央値、年齢範囲などを計算できます。

質的変数については同じことはできませんでした。

年齢が量的変数ではないのはどのような場合ですか?

年齢が量的変数とみなされない唯一のシナリオは、年齢範囲を使用する場合です。

このシナリオでは、年齢はカテゴリにグループ化できるため、質的変数になります。

たとえば、経済学者が年収と年齢の関係を研究したいと考え、1,000 人にアンケートを送り、自分の年齢層を次のいずれかとして回答するよう求めたとします。

• 18歳以下
• 18～35
• 35～52
• 53～70
• 70以上

このシナリオでは、各個人は特定の年齢の数値ではなく、特定の年齢カテゴリーに分類されるため、年齢は質的変数とみなされます。

このシナリオでは、各個人の具体的な年齢が実際にはわからないため、平均や中央値などの概要統計を計算することはできません。

追加リソース

次のチュートリアルでは、変数の型に関する追加情報を提供します。

質的変数と量的変数: 違いは何ですか?
測定レベル: 名目、順序、間隔、比率