カテゴリ変数とは何ですか？

名目変数とも呼ばれるカテゴリ変数は、2つ以上のグループを持つことができる変数のタイプまたはカテゴリを割り当てることができます。変数を割り当てることができるカテゴリには順序はありません。言い換えれば、カテゴリを最高から最低まで順番にすることはできません。カテゴリ変数の例は人種です。これにはさまざまなカテゴリがありますが、順序はありません。

変数タイプを決定する1つの方法は、それが定量的か定性かです。定量変数を測定でき、特定の数値を持っています。定量的変数の例には、高さ、体重、年齢、給与、温度などが含まれます。定量的ではない変数は、定性的、またはカテゴリ変数です。これらのタイプの変数は、測定または観察された場合に数値的な意味を持ち、髪の色、目の色、性別、生まれた都市などを含む。どちらも説明する特定のカテゴリを持っています。カテゴリ変数と序数変数の違いは、後者に本質的な順序があることです。たとえば、調査では、回答者が声明を貧しく、良好で、優れているとランク付けするように求める場合があります。これらはカテゴリ変数ですが、明らかな順序があるため、実際には順序変数です。

データテーブルは通常、カテゴリー的にグループ化されたデータを分析するために使用されます。双方向のデータテーブルでは、2つのカテゴリ変数を測定して比較できます。たとえば、髪の色と性別は、個人のグループで測定できます。観察および記録されるカテゴリ変数は、その人が男性であるか女性であるか、そして彼または彼女の髪の色です。表では、2つの変数の各グループの観測数は、収集されたデータに基づいて行と列に入力されます。

バーcハートは、カテゴリ変数データを分析するグラフィカルな方法としてよく使用されます。観察されるデータは、生の数値またはパーセンテージとして入力できます。バーチャートを使用すると、各グループの合計が表示されます。

上記の例では、バーチャートは、髪の色の各カテゴリ内の男性または女性の数、または個人の数を表すことができます。セグメント化されたバーチャートは、各グループの直線合計ではなく、観測中にキャプチャされた数値を表示する方法を提供できます。同じ髪の色と性別データを使用して、セグメント化されたバーチャートは、各髪の色の男性と女性の数が観察されたことを示すことができます。