こんにちは。今までなんとなく感覚で生きてきたディレクターのむむです。
やはり相手を納得させるためには根拠が必要だとひしひしと肌で感じております。
ときには根拠を数字で示すことで相手の理解を得やすくなります。
クライアントから、たくさんの「YES」がいただけるように統計学の基礎、
今回は「データの種類」を焦点に当てて一緒に学んでいきましょう！
データの種類
「データ」という単語はディレクターならずとも、割と日常でも聞かれます。
一言で「データ」といっても、大きく2つに分けられることをご存じでしょうか。
＜データの種類＞
- 定量的データ（測れるデータ）
- 定性的データ（測れないデータ）
これらに加えて、データの種類を分類する尺度水準があります。
それぞれどのような特徴があるのかを知ってうまく取り入れていきたいものです。
それでは、データの種類とその活用について見ていきましょう！
定量的データと定性的データ
定量的データ
定量的データ（量的データ）とは、数値として把握可能なデータ。つまり、測れるデータのことをさします。
- 例）
-
- お金
- 年齢
- 身長 など
数値データなので、細かく加工し比較することが可能となります。
マーケティング戦略の基礎データとして広く活用されます。
定性的データ
定性的データ（質的データ）とは、本来数字で表すことができないデータ。つまり、測れないデータのことをさします。
- 例）
-
- このWebサイトのどこが気に入ったか
- UIは使いやすいか
- 好きなモノの、どの部分に魅力を感じているのか など
数値に表せない質的な情報です。
主に消費者の購買意識などを分析するデータとして活用されます。
尺度水準
尺度水準は、情報の性質に基づき大別すると定量、定性の2つに分けられ、そこからまた4つの水準に分類することができます。
間隔尺度
尺度が等間隔になっている定量的データのことをさします。「ゼロ（原点）」の位置は任意に決められたものとなるため記号の意味合いで使われています。
- 例）
-
- 時刻
- 温度
- 日付 など
平均値、中央値、最頻値、標準偏差などの加算・減算が可能です。
比例尺度
間隔尺度の性質を全て満たし、「ゼロ（原点）」に数として意味を持ち、なおかつ間隔や、比率にも意味がある定量的データのことをさします。
- 例）
-
- 経過時間
- 速度
- 身長
- 体重 など
このデータは、量的変数となります。加算・減算・乗算・除算ができるため、さまざまな分析手法に用いることが可能です。
名義尺度
ものの区別や分類をするために用いられている数値なので、同じか違うかという点に注目し判断します。
そのため、数字で表すことができない定性的データとなります。
- 例）
-
- 性別（男性、女性）
- 血液型（A型、B型、O型、AB型）
- 都道府県（北海道、秋田、青森、岩手……） など
また、名義尺度のデータをカテゴリーデータとも言います。
統計解析には、カイ二乗検定などを使用します。
順序尺度
数字を見て、同じ数字か、それよりも大きのか、小さいのかを判断します。順番を表す数字となるため、「1」の差でもその間隔が均等という保証はありません。
そのため、定性的データとなります。
- 例）
-
- 順位
- 満足度
- アンケートの調査項目 など
数字が1つ増えたからといって示している内容が比例するわけではありません。
心理学や教育学の調査・研究では、便宜上、間隔尺度とみなしてデータ解析する場合もあるようです。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
今までは「データ、データ」と簡単に口に出していましたが、今回それぞれの違いを知ることでデータの本質に少し近づけた気がしませんか。
物事の広さを把握するのが定量的データ、深さを測定するのが定性的データとして考えることができそうです。
この考え方をもとにユーザーの反応をチェックし、それを定性的データ化して提示できるように活用していきたいと思います。
以上！ むむでした。
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