統計学における変数の多様性：データ専門家のためのガイド

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統計学では、データの測定タイプを理解することは、データの効果的な分析と解釈に不可欠です。経験豊かなデータサイエンティストであるか、統計的な旅を始めたばかりであるかに関わらず、量的変数と質的変数の違いを把握することは基本的です。このブログ投稿では、これらのデータタイプの複雑さに深く立ち入り、データ専門家にとってそれらを知ることがなぜ重要なのかについて議論します。

量的変数と質的変数: 二分法の明らかにされる

データの測定は、大まかに2つの主要なタイプに分類されます: 量的変数と質的変数です。

1. 量的変数

量的変数は数値的な性質を持ち、測定できる数量を表します。さらに、離散変数または連続変数として分類されます。

a. 離散変数

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離散変数は、異なる値を取り、しばしば整数の形で表現されます。

年間に人々が読む本の数についての調査を行っていると想像してください。変数「読んだ本の数」は0、1、2、3などの異なる値を取ります。各値は整数を表し、中間の値はありません。これは離散量的変数です。例として、駐車場の車の数、受信したメールの数、またはクラスの学生の数があります。

b. 連続変数

一方、連続変数は、ある範囲内の任意の値を取り、しばしば精密に測定されます。

個人の身長を含むデータセットを考えてみましょう。身長は特定の範囲内で任意の値を取り、精密に測定できます（例: 165.5 cm）。身長変数は連続的です。特定の間隔内で無限の数の値を取ることができます。例には、年齢、体重、温度、または時間が含まれます。

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