リサーチャーがあるコンセプトを調査するとき、そのコンセプトに関するデータを収集する必要があります。このデータには、身長、重み付け、髪の色、意見など、さまざまな形式があります。調査のためにデータを収集する際には、データの形式を知っておくことが重要です。ここでは、カテゴリーデータについて説明し、調査プロジェクトに必要なすべてを学びましょう。
調査には主に2種類のデータがあります：
- カテゴリーデータ
- 数値データ
このブログでは、カテゴリーデータとは何か、カテゴリーデータの種類、そしてカテゴリーデータの最も重要な特徴についてお話します。それでは始めましょう。
カテゴリーデータとは？
カテゴリーデータとは、名前やラベルに基づいて保存および識別できる情報の形式を指します。数値で測定するのではなく、カテゴリーにグループ化できる定性データの一種です。
このデータタイプは、人の性別や出身地などを示すカテゴリー変数で構成されています。カテゴリカルな測定は数値で与えられるのではなく、自然言語による記述で与えられます。
数値で表すこともできますが、その数値は数学的には何の意味も持ちません。以下はこのデータ型の例です：
- 生年月日
- 好きなスポーツ
- 髪の色
- 身長
上記の例では、生年月日も郵便番号も数字で構成されています。数字が含まれていても、これはカテゴリーデータとみなされます。平均を計算することは、提供されたデータがカテゴリーデータか数値データかを判断する簡単な方法です。
平均を求めることができれば、それは数値データとみなされます。平均が求められない場合は、カテゴリーデータとみなされます。
最近の私たちの記事では、教育における多様な定性データの例を紹介し、学習環境や学生の経験についてのより深い理解を明らかにする例を探っています。
カテゴリーデータの種類
カテゴリーデータには、多くの場合、分類またはグループ化できる値や観察が含まれます。棒グラフや円グラフは、このデータを示す最良の方法です。具体的には、カテゴリーデータには2つの種類があります：
- 名義データ
- 順序データ
詳しく見ていきましょう。
- 名義データ
名義データとは、順序付けやランク付けができないカテゴリーで構成されるデータのことです。名義尺度とも呼ばれます。名義データはランク付けや測定ができません。それでも、名義データは定性と定量の両方になることがあります。
名義データの例としては、記号、単語、文字、人の性別などがあります。
- 順序データ
順序データは、自然な順序を持つデータのカテゴリーです。調査やアンケート、金融や経済の分野でよく使われます。順序データはデータ値を区別することができないため、際立っています。
洋服のサイズはこのタイプのデータの一例です（S、M、Lは測定可能な違いではありませんが、サイズの比較を示すために明確に順序付けされています）。
カテゴリーデータの特徴
いくつかの値しか持つことができず、それぞれが異なるカテゴリーまたはグループを表します。主な特徴は以下の通り：
- カテゴリー
カテゴリーデータには、名義データと順序データの2種類があります。名義データは、名前付きデータとも呼ばれ、変数に名前を付けるために使用されるデータタイプです。
- 定性
定性。つまり、ある事象を記述するのに、数値の代わりに単語の文字列を使用します。
- 性質
カテゴリーデータはその性質に応じて、バイナリー（二値）とノンバイナリー（非二値）のカテゴリに分けることもできます。バイナリーな質問には、「はい」・「いいえ」などの2つの答えがあり、ノンバイナリーな質問には、たとえば 「たぶん」 などの2つ以上の答えを含んでいます。
- 数値
定性ですが、しばしば数値を含みます。しかし、これらの値は定量的な特徴を持ちません。算術関数では使用できません。
- グラフ分析
円グラフも棒グラフも、視覚的に分析するために使用できます。棒グラフは、何かが起こる頻度を決定するために使用され、円グラフはパーセンテージを決定するために使用されます。表にまとめた後に行います。
- 分析
最頻値ツールと中央値ツールは、カテゴリーデータの分析に使用されます。最頻値ツールは名義データの分析に使用され、両方とも順序データの分析に使用されます。順序データは、単変量統計を使って分析することもできます。二変量統計、回帰分析アプリケーション、線形傾向、分類法も順序データの分析に使用されます。
カテゴリーデータの例
例えば、パーティーを開き、全員にコーヒーを飲んでもらいたいとします。そこで、好きなコーヒーは何かというアンケートを送り、その回答を以下のような表にします：
| 好きなコーヒー | 頻度 |
| ラテ | 04 |
| エスプレッソ | 15 |
| カプチーノ | 02 |
| ブラックコーヒー | 10 |
表のデータはカテゴリーデータですか？
はい。好きなコーヒーのようにグループに分かれているので、カテゴリーデータです。
結論
カテゴリーデータは、ノンパラメトリック統計検定でよく使われます。統計分析では、カテゴリーデータと数値データを区別することが不可欠です。カテゴリーデータは明確なカテゴリーやラベルを含み、数値データは測定可能な量で構成されているからです。データを扱ったり調査したりする人は誰でも、データを理解し使用できる必要があります。このブログでは、QuestionProとは何か、そのさまざまな種類と特徴について説明し、例を挙げてきました。
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